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            <abstract xml:lang="en">
              <p>Acute kidney injury (AKI) is a common and serious condition, particularly prevalent in intensive care units. Accurate characterization and a better understanding of its many facets are essential to improve the management of critically ill patients.While urea and uremic toxins have been extensively studied in the context of chronic kidney disease, their roles in the pathophysiology of acute kidney injury remain poorly understood. This thesis-based article leverages innovative techniques to explore uremic toxins in patients with severe acute kidney injury. By combining a metabolomics approach with an unsupervised machine learning algorithm, we aimed to identify patterns of uremic toxins in ICU patients with severe AKI (KDIGO stage 3). We identified five distinct patient clusters, each characterized by a unique metabolic profile at the onset of severe AKI. Interestingly, these clusters exhibited different short-term clinical trajectories.</p>
            </abstract>
            <abstract xml:lang="fr">
              <p>L’insuffisance rénale aiguë (IRA) est une pathologie fréquente et grave, très présente dans les unités de soins intensifs. La caractérisation et la compréhension de ses multiples facettes sont une nécessité pour améliorer la prise en charge des patients de soins intensifs.L’urée et les toxines urémiques (TU) ont fait l’objet de nombreux travaux dans le contexte de l’insuffisance rénale chronique, où leur rôle physiopathologique est désormais bien caractérisé. En revanche, leur implication dans l’insuffisance rénale aiguë (IRA) et dans les mécanismes de récupération rénale reste encore peu explorée. Nous avons analysé les profils métaboliques de patients en IRA sévère à partir de prélèvements sanguins. Grâce à une approche de métabolomique ciblée et à un algorithme de machine learning non supervisé, nous avons identifié cinq clusters de patients présentant des profils distincts d’accumulation de toxines urémiques, associés à des pronostics rénaux et vitaux différents. Ces résultats suggèrent que la nature des toxines accumulées, joue un rôle actif dans l’évolution de l’IRA.</p>
            </abstract>
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