Get 20M+ Full-Text Papers For Less Than $1.50/day. Start a 14-Day Trial for You or Your Team.

Learn More →

Metabolic profiling of in vivo right ventricular function and exercise performance in pulmonary arterial hypertension

Metabolic profiling of in vivo right ventricular function and exercise performance in pulmonary... 29  Background: Right ventricular (RV) adaptation is the principal determinant of outcomes in pulmonary  30  arterial hypertension (PAH), however RV function is challenging to assess. RV responses to  31  hemodynamic stressors are particularly difficult to interrogate without invasive testing. This study  32  sought to identify metabolomic markers of in vivo right ventricular function and exercise performance in  33  PAH.  34  Methods: Consecutive subjects with PAH (n=23) underwent rest and exercise right heart catheterization  35  with multi‐beat pressure volume loop analysis. Pulmonary arterial blood was collected at rest and during  36  exercise. Mass spectrometry‐based targeted metabolomics were performed, and metabolic associations  37  with hemodynamics and comprehensive measures of RV function were determined using sparse partial  38  least squares regression. Metabolite profiles were compared to NT‐proBNP measurements for accuracy  39  in modeling ventriculo‐arterial parameters.  40  Results: Thirteen metabolites changed in abundance with exercise, including metabolites reflecting  41  increased arginine bioavailability, precursors of catecholamine and nucleotide synthesis, and branched  42  chain amino acids. Higher resting arginine bioavailability predicted more favorable exercise  43  hemodynamics and pressure‐flow relationships. Subjects with more severe PAH augmented arginine  44  bioavailability with exercise to a greater extent than subjects with less severe PAH. We identified  45  relationships between kynurenine pathway metabolism and impaired ventriculo‐arterial coupling, worse  46  RV diastolic function, lower RV contractility, diminished RV contractility with exercise, and RV dilation  47  with exercise. Metabolite profiles outperformed NT‐proBNP in modeling RV contractility, diastolic  48  function, and exercise performance.  49  Conclusions: Specific metabolite profiles correspond to RV functional measurements only obtainable via  50  invasive pressure‐volume loop analysis and predict RV responses to exercise. Metabolic profiling may  51  inform discovery of RV functional biomarkers.  52    53  New & Noteworthy  54    55  In this cohort of PAH patients, we investigate metabolomic associations with comprehensive right  56  ventricular (RV) functional measurements derived from multi‐beat RV pressure‐volume loop analysis.  57  Our results show that tryptophan metabolism, particularly the kynurenine pathway, is linked to intrinsic  58  RV function and PAH pathobiology. Findings also highlight the importance of arginine bioavailability in  59  the cardiopulmonary system's response to exercise stress. Metabolite profiles selected via unbiased  60  analysis outperformed NT‐proBNP in predicting load‐independent measures of RV function at rest and  61  cardiopulmonary system performance under stress. Overall, this work suggests the potential for select  62  metabolites to function as disease‐specific biomarkers, offers insights into PAH pathobiology, and  63  informs discovery of potentially targetable RV‐centric pathways.  64    65  Supplemental material available at:  66  https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22263364  67    68    69  Introduction  70  The status of the right ventricle (RV) is the major determinant of survival in pulmonary arterial  1‐3 71  hypertension (PAH).  Reliable surrogates of RV function would be valuable for predicting disease  72  trajectory and assisting clinical management decisions, particularly if these markers are dynamic such  73  that they vary as the RV changes. The N‐terminal prohormone of B‐type natriuretic peptide (NT‐ 74  proBNP), the current clinical gold standard biomarker, is reflective of myocyte stretch and secreted by  4‐8 75  ventricular cardiomyocytes.  As such, NT‐proBNP is well‐positioned to reflect pressure and volume  76  loads presented to the ventricle, but it is perhaps less well‐suited to reflect comprehensive RV function,  77  particularly load‐independent metrics such as contractility, ventricular relaxation, or measures of  78  functional reserve (e.g., what will happen when the cardiopulmonary system is stressed).   79  PAH is characterized by dysregulated metabolism in the pulmonary vasculature and at the  9, 10 80  whole‐body level, and metabolomics can be used to characterize RV‐PA dysfunction.  However,  81  previous studies have examined metabolite associations with hemodynamics and the pressure‐flow  9,  82  relationship, which are determined by characteristics of the pulmonary circulation, rather than the RV. 83   Cardiac‐specific contributions to the cardiopulmonary unit can be characterized by examining  3, 11 84  pressure‐volume relationships in the RV (PV loops).  Invasive RV PV loops allow for gold‐standard  85  assessments of intrinsic RV contractility (end‐systolic elastance, or Ees), ventricular diastolic function,  12‐14 86  and stroke work.  Relating ventricular contractile function to effective arterial elastance (Ea), a  87  lumped parameter reflective of afterload also derived from the PV loop, allows an assessment of how  12, 15 88  well contractile function is matched to afterload, a concept known as RV‐PA coupling (Ees/Ea).   89  When PV loops are measured at rest and with exercise, changes in RV contractility and chamber dilation  13, 16 90  illustrate RV functional reserve in vivo.   91  The present study leverages targeted metabolomics to examine metabolic associations with rest  92  and exercise hemodynamics, including PV loops at rest and with exercise, in a cohort of patients with  93  PAH. Because exercise poses a stressor to the cardiopulmonary system that prompts PAH symptoms and  94  can “unmask” occult pulmonary vascular disease, we sampled pulmonary arterial blood for  95  metabolomics both at rest and during exercise. We sought to identify metabolic profiles that closely  96  reflect RV functional parameters obtainable with PV loops and/or with exercise, hypothesizing that such  97  profiles could outperform NT‐proBNP in predicting RV function and exercise hemodynamics in PAH, and  98  secondarily reveal fundamentals of underlying disease pathobiology.  99  Methods  100  Cohort  101  Recruitment occurred at a single tertiary‐care center through referrals for diagnosis or  102  management of PAH. The study protocol was approved by the Johns Hopkins Institutional Review Board,  103  and all patients gave informed consent. Patients underwent cardiac magnetic resonance imaging (MRI),  104  transthoracic echocardiography, right heart catheterization (RHC), and invasive RV PV loop analysis on  105  the same day. Thereafter, patients were longitudinally followed for clinical worsening, which was  106  defined by any one of: ≥ 10% decline in 6‐minute walk distance, worsening World Health Organization  107  (WHO) functional class, PAH therapy escalation >3 months after index RHC, RV failure hospitalization, or  108  lung transplant or death.   109  Hemodynamic Assessment  110  Patients underwent standard RHC with an 8 French internal jugular introducer sheath, which  111  was then exchanged for dual‐entry 9 French sheath for placement of 5 French PV conductance catheter  112  and 4 French PA wedge catheter. The PV catheter was maintained in place during exertion, and peak  113  exercise was defined as symptom‐limited maximum effort with at least stage 2 (25 Watts, 4 minutes)  114  exertion using supine cycle ergometry during RHC. Serum samples were collected from the pulmonary  115  artery during rest and exercise. Multi‐beat PV loops were constructed based on simultaneous  12, 13 116  measurements of pressure and volume at different loading conditions, as previously described.  PV  117  loops were analyzed to derive ventriculo‐arterial measurements including Ees and Ea, with the ratio of  118  elastances calculated as Ees/Ea. Tau, a load‐independent time constant of RV relaxation, was also  119  calculated. Supplemental Figure 1 in the Online Supplement outlines and describes the key ventriculo‐ 120  arterial variables that were evaluated for metabolomic associations.  121  PAH was diagnosed by a mean pulmonary artery pressure (mPAP) ≥ 25 mm Hg, pulmonary  122  vascular resistance (PVR) ≥ 3 Wood units, and pulmonary artery wedge pressure (PAWP) ≤ 15 mm Hg  123  during RHC, which was the consensus definition at the time of cohort enrollment.    124  Targeted Metabolomics  125  Multiplexed liquid chromatography‐mass spectrometry‐based targeted metabolomics were  126  performed on patient plasma samples at the Johns Hopkins Molecular Determinants Core at All  127  Children’s Hospital. All samples were obtained under fasting conditions. After standard sample  128  preparation, high pressure liquid chromatography was accomplished using a Shimadzu HPLC comprised  129  of a SIL‐30ACMP 6‐MTP autosampler and Nexera LC‐30AD HPLC Pumps (Shimadzu, Kyoto, Japan).  130  Chromatographic separation was performed using a pentafluorophenylpropyl column. Mass  131  spectrometry was performed using a triple quadrupole (QQQ) mass spectrometer (Shimadzu, LCMS‐ 132  8060, Kyoto, Japan) equipped with an electrospray ionization source used in both positive and negative  133  mode. Each batch of samples was run with a system suitability quality control, which was created from  134  commercially available plasma. Two hundred and forty‐one compounds plus 18 heavy standards were  135  measured. Chromatographic integration was performed using LabSolutions Insight (Version 3.5,  136  Shimadzu, Kyoto, Japan).  137  Statistical Analysis  138  Paired t‐tests were completed to assess for metabolite abundances that changed significantly  139  from rest to exercise. Associations between metabolites and RV‐PA clinical variables were examined  140  using sparse partial least squares regression (sPLS) with the spls package for R.  The optimal tuning  141  parameter was selected by 10‐fold cross validation. Metabolite and clinical data were re‐scaled by  142  mean‐centering and dividing by the standard deviation of each variable in order to implement sPLS and  143  to facilitate interpretation and comparison. Pre‐exercise, post‐exercise, and the difference in pre‐ and  144  post‐exercise (delta exercise) metabolite measures were analyzed separately, and we fit a separate  145  model for each cardiopulmonary measure. Logistic regression was used to examine metabolite  146  associations with clinical outcomes. Significant metabolite predictors of clinical outcomes were selected  19, 20 147  by harsh criticism thresholding with the fdrtool package for R.  Model accuracy comparisons between  148  metabolites and NT‐proBNP were performed using the area under receiver operating characteristics  149  curves (AUC) for binary outcome variables with the ROCit package for R, and R‐squared between  150  observed and predicted outcomes for continuous variables. Pathway enrichment analysis and pathway  151  topology analysis were performed to contextualize metabolomics results at the metabolic pathway  152  level, and pathway impact values were calculated using the MetaboAnalystR package for R.  All  153  analyses were performed using R Statistical Software (v4.1.2; R Core Team 2021).  154  Results  155    Our PAH cohort (n=23) was predominantly female (83%) and predominantly white (83%) (Table  156  1). In general, subjects had mild‐to‐moderate disease, with median mPAP of 33 mmHg and PVR of 4.7  157  Wood Units. Median right ventricular ejection fraction (RVEF) assessed by cardiac MRI was preserved at  158  50% (interquartile range 39‐57%), however the median RV‐PA coupling ratio was less than 1.0 at 0.66  159  (IQR 0.45‐0.99) implying decoupling of RV contractility from afterload. Sixteen subjects had systemic  160  sclerosis‐associated PAH (SSc‐PAH), and 7 subjects had idiopathic PAH (IPAH).  161  Rest‐Exercise Differences  162    In subjects with PAH, 13 metabolite features had significantly different circulating  163  concentrations with exercise compared to rest measurements (Table 2 and Figure 1). Alanine and the  164  branched chain amino acids (BCAA) leucine and isoleucine increased in concentration with exercise,  165  along with phenylalanine, a catecholamine precursor; inosine, a precursor of nucleotide synthesis; and  166  N‐acetylated forms of leucine and asparagine. Measures of arginine bioavailability, including arg/orn  167  and GABR, increased with exercise, whereas ornithine, a product of the urea cycle, decreased.   168    There were significant associations between increases in circulating BCAAs with exercise and  169  clinical variables reflective of greater disease severity in PAH. For all ventriculo‐arterial parameters, delta  170  metabolite associations are provided in Supplemental Table S1. Greater delta valine was associated with  171  higher PVR at rest; greater delta leucine was associated with higher mPAP both at rest and with  172  exercise. Increases in arginine bioavailability with exercise were associated with higher PVR and lower  173  CO with exercise, though not with rest hemodynamics.   174    Exercise‐induced increases in circulating uridine, a pyrimidine nucleoside found only in RNA (not  175  present in DNA) that is essential for flux through the pentose phosphate pathway, were associated with  176  multiple cardiopulmonary measurements, including adverse exercise hemodynamics (higher mPAP, PVR  177  and lower CO with exercise), worse RV diastolic function (lower Tau), and steeper pulmonary pressure‐ 178  flow relationships.   179  Rest Metabolite Associations   180    Metabolic features of the kynurenine pathway, the major route for tryptophan catabolism in  181  humans, were inversely associated with several important measures of RV function, including Ees,  182  Ees/Ea, and RV functional reserve (delta Ees) in vivo. All pre‐exercise metabolite associations with  183  clinical parameters are provided in Supplemental Table S2, and a heatmap of the top 25 rest metabolite‐ 184  phenotype associations is presented in Figure 2a. Rest kynurenine was robustly associated with Tau, a  185  measure of RV diastolic function, such that each standard deviation increase in kynurenine  186  concentration was associated with one standard deviation lower Tau (beta coefficient ‐0.99, 95% CI ‐ 187  1.12 ‐ ‐0.69). In addition to kynurenine itself, its ratio to tryptophan, kyn/trp, a surrogate for kynurenine  188  pathway enzymatic activity, was significantly associated with worse RV‐PA coupling (Ees/Ea ‐0.44, 95%  189  CI ‐0.41 ‐ ‐0.05), lower RV contractility, (Ees ‐0.11, 95% CI ‐0.13 – ‐0.01), reduced contractility with  190  exercise (dEes ‐0.080, 95% CI ‐0.117 ‐ ‐0.005), and RV dilation with exercise (dEDV 0.105, 95% CI 0.017 –  191  0.126). Higher resting kynurenine concentrations were also associated with adverse resting pulmonary  192  hemodynamics (mPAP and PVR).  193    Conversely, indole pathway metabolism, an alternative route for tryptophan catabolism, was  194  associated with better RV function and lower pulmonary pressures: higher indolepyruvate was  195  significantly associated with better RV diastolic function (Tau 0.195, 95% CI 0.094‐0.561) and lower  196  mPAP both at rest (‐0.479, 95% CI ‐0.653 ‐ ‐0.284) and with exercise (‐0.423, 95% CI ‐0.487 ‐ ‐0.096).  197  Higher resting N‐acetylasparagine, one of the metabolites that significantly increased in abundance with  198  exercise, was associated with lower pulmonary pressures and better RV function.  199    Metabolic features of arginine bioavailability measured at rest predicted exercise  200  hemodynamics and pulmonary pressure‐flow relationships with exercise. While exercise‐induced  201  increases in arginine bioavailability were associated with higher exercise PVR and steeper multi‐point  202  mPAP/CO slopes, greater arginine bioavailability measured during the rest state predicted lower  203  exercise PVR and less steep multi‐point mPAP/CO slopes, indicative of more favorable pulmonary  204  vascular responses to exercise. Importantly, in sensitivity analyses, associations between arginine  205  bioavailability and ventriculo‐arterial parameters persisted with adjustment for PDE5 inhibitors.  206  Exercise Metabolite Associations   207  Higher kynurenine pathway metabolites measured post‐exercise were associated with various  208  hemodynamic measures: higher post‐exercise kynurenine was associated with higher resting RAP  209  (0.298, 95% CI 0.025 – 0.328), mPAP (0.314, 95% CI 0.045‐0.340), and PVR (0.691, 95% CI 0.175‐0.930).  210  In general, magnitudes of association for post‐exercise kynurenine were greater than those for  211  kynurenine measured at rest. Higher kynurenine post‐exercise was significantly associated with lower  212  VO2 max. All post‐exercise metabolite associations are shown in Supplemental Table S3, and a heatmap  213  of the top 25 exercise metabolite‐phenotype associations is presented in Figure 2b.   214  Given the known impacts of pulmonary vasodilators on key metabolic pathways, we performed  215  sensitivity analyses adjusting sPLS models for PAH‐specific therapies. Heatmaps depicting top  216  metabolite‐phenotype associations (at both rest and exercise) are shown in Supplemental Figures 3a  217  and 3b. Results of these analyses confirmed the robustness of key metabolite‐phenotype associations,  218  particularly those involving arginine‐NO and kynurenine pathway metabolism.  219  Clinically Relevant Dichotomies  220  To ground our analyses in clinical relevance, we next dichotomized PAH subjects according to  221  whether they possessed 1) decoupled versus preserved Ees/Ea (as a comprehensive measure of RV  222  functional adaptation), and 2) did or did not experience a clinical worsening event during the follow‐up  223  period. We used a clinically validated cut‐point of Ees/Ea <0.65 to signify RV‐PA uncoupling.  Subjects  224  with a coupling ratio <0.65 tended to have higher kynurenine pathway metabolites; higher 1‐ 225  methylnicotinamide, an NAD metabolite; and higher methionine sulfoxide, a marker of oxidative stress  226  (Figure 3a). Subjects who experienced clinical worsening tended to have higher uric acid, lower histidine,  227  and greater increases in inosine with exercise (Figure 3b).  228  Comparisons with NT‐proBNP  2 229  The R  statistic was used to evaluate the accuracy of metabolite models, compared to NT‐ 230  proBNP, for predicting ventriculo‐arterial parameters. In regression modeling, R  describes the  231  proportion of variance in a dependent variable (in this case, a ventriculo‐arterial measurement) that is  232  accounted for by an explanatory variable (in this case, selected metabolites or NT‐proBNP). Pre‐ and  233  post‐exercise metabolites selected by sPLS models outperformed NT‐proBNP in predicting RV exercise  234  performance in vivo. NT‐proBNP was not informative in explaining variation in dEes (change in RV  235  contractility with exercise) or dEDV (change in RV dilation with exercise) within the cohort (R  0.00). For  236  both dEes and dEDV, post‐exercise metabolites outperformed rest metabolites: pre‐exercise  237  metabolites explained 29% of variance and post‐exercise metabolites explained 53% of variance for  238  dEes, while pre‐exercise metabolites explained 56% of variance and post‐exercise metabolites explained  239  88% of variance for dEDV (Figures 4a and 4b). Metabolite combinations for all models depicted in Figure  240  4 are shown in Supplemental Tables 1b, 2b, and 3b.  241    Resting NT‐proBNP accounted for the variation present in the relaxation measurement Tau very  242  poorly, with only 7% of variance explained, while resting metabolites selected by sPLS accounted for  243  61% of variance in Tau, and exercise metabolites accounted for 52% of variance. Similarly, resting NT‐ 244  proBNP did not explain variation in the load‐independent RV contractility metric Ees (R  2%), whereas  245  resting metabolites explained 51% of the variance present, and post‐exercise metabolites explained 59%  246  of the variance present. Metabolites did not outperform NT‐proBNP in accounting for the variation  247  present in the coupling metric Ees/Ea, which relates contractility to afterload (R  for NT‐proBNP, rest  248  metabolites, and post‐exercise metabolites 20%, 27%, and 21%, respectively) (Figures 4c and 4d).  249    Resting NT‐proBNP performed better in modeling pulmonary pressures, explaining 26% of the  250  variance in resting mPAP and 30% of the variance in exercise mPAP. However, metabolites selected by  251  sPLS models provided better model accuracy, with rest metabolites explaining 81% of the variance in  252  resting mPAP, and metabolites measured post‐exercise explaining 90% of the variance in exercise mPAP.  253  Similarly, resting NT‐proBNP explained 35% of the variance in resting CO, and 22% of the variance in CO  254  at exercise. Pre‐exercise metabolites selected by sPLS models explained 67% of the variance in CO at  255  rest, while post‐exercise metabolites selected by sPLS explained 87% of the variance in exercise CO  256  (Figures 4e and 4f). Metabolites also outperformed NT‐proBNP in explaining variation in PVR at rest and  257  with exercise (Table 3).  258  Over an average of 6.3 years of observation, 15 patients experienced a clinical worsening event;  259  9 patients died. A combination of lower histidine (OR 3.62, 95% CI 1.11‐19.17) and higher uric acid levels  260  (OR 2.12, 95% CI 0.65 – 9.43) was associated with greater odds of experiencing clinical worsening, and  261  this combination outperformed NT‐proBNP for predicting clinical worsening in the cohort (AUC 0.84 for  262  metabolites versus 0.64 for NT‐proBNP) (Figure 5).  263  Pathway Analysis  264  The plots in Figure 6 depict metabolic pathway analysis for models that explained a high  265  proportion of variability (R  >80%) for our hemodynamic and RV functional variables of interest.  2 2 266  Metabolites that explained a high proportion of variation in mPAP at rest (R  81%) and with exercise (R   267  90%) were enriched for over‐represented tryptophan metabolism, with relatively large pathway impact  268  scores >0.1 (Figures 6a). Metabolic pathways significantly over‐represented in other highly predictive  269  models (e.g., for CO and change in RV dilation with exercise) included arginine biosynthesis and  270  metabolism, BCAA biosynthesis and degradation, purine and pyrimidine metabolism, and aminoacyl‐ 271  tRNA biosynthesis (Figure 6b).  272  Discussion  273  To our knowledge, this study represents the first investigation of metabolomic associations with  274  comprehensive RV functional measurements only obtainable via multi‐beat RV PV loop analysis,  275  allowing identification of metabolite profiles associated with RV adaptation to increasing afterload,  276  measures of intrinsic RV function such as relaxation and contractility, and measures of RV exercise  277  performance in vivo. Our findings show that tryptophan metabolism is linked with multiple measures of  278  intrinsic RV function, with robust inverse relationships existing between kynurenine and RV diastolic  279  function and kynurenine and RV‐PA coupling. Our findings also point to the importance of arginine  280  bioavailability in the cardiopulmonary unit’s response to the stress of exercise. In most instances,  281  metabolite profiles selected by sPLS models outperformed NT‐proBNP, particularly for prediction of  282  measures that are load‐independent or reflect the performance of the cardiopulmonary system under  283  stress.  284  Aberrant tryptophan metabolism was implicated by our metabolomic pathway analyses, and  285  kynurenine pathway metabolites were more accurate than NT‐proBNP in predicting pulmonary  286  pressures in our PAH cohort. These results add to a growing body of both clinical and preclinical  287  evidence implicating the kynurenine pathway of tryptophan metabolism as relevant to PAH  288  pathobiology. Lewis et al. identified strong associations between tryptophan metabolites, including  289  kynurenine, and adverse hemodynamics in human subjects with RV‐pulmonary vascular dysfunction.   290  More recently, Cai et al. demonstrated kynurenine pathway metabolites are associated with survival and  291  with response to therapy in PAH.  Preclinical data suggest kynurenine pathway metabolism may have  292  cardiac‐specific effects: in mice, simulation of myocardial infarction (MI) by left coronary ligation induces  293  generation of kynurenine via indoleamine 2, 3‐dioxygenase (IDO), an enzyme that catalyzes conversion  294  of tryptophan to kynurenine.  After MI, genetic deletion of endothelial IDO limited cardiac injury,  295  resulting in improved cardiomyocyte contractility and less adverse ventricular remodeling.  Conversely,  296  kynurenine supplementation precipitated cardiomyocyte apoptosis.  Taken together, these  297  observations localize kynurenine pathway metabolism to the cardiopulmonary circuit.  298    In our cohort, arginine bioavailability proved dynamic with exercise and appeared important to  299  adaptive hemodynamic responses and pulmonary pressure‐flow relationships. Higher resting arginine  300  bioavailability was associated with a more favorable hemodynamic profile. With exercise, subjects with  301  more severe hemodynamics augmented arginine bioavailability to a greater extent than subjects with  302  more favorable hemodynamics, suggesting that such augmentation may be compensatory. Arginine is  303  the substrate for synthesis of nitric oxide (NO), which is crucial to vascular homeostasis and effects  304  vasodilation. Patients with PAH and other forms of pulmonary hypertension have reduced arginine  24, 25 305  bioavailability compared to healthy controls,  and arginine conversion to urea (via arginase) is known  306  to be inversely associated with mPAP measurements.  Moreover, NO production from arginine by  307  vascular endothelium in PAH is compromised by inactivated endothelial NO synthase in pulmonary  308  artery endothelial cells.  Compensatory increases in arginine bioavailability with exertion might  309  function as a counterbalance to these known deficits.  310  Prior work has suggested that distinct arginine metabolic endotypes exist in PAH, such that  311  some patients have high arginase activity and decreased NO synthesis, while others have low arginase  312  activity.  Relationships between clinical phenotypes and endogenous arginine biosynthesis have not  313  been similarly studied in PAH. However, our results lend credence to small clinical studies that have  314  previously demonstrated improvements in exercise performance with L‐arginine supplementation. One  315  small proof‐of‐concept study demonstrated improvements in six‐minute walking distance, V02 max, and  316  heart rate recovery when subjects with PAH adhered to a prescribed light exercise regimen along with L‐ 317  arginine supplementation (6,000 mg/day).  Another small randomized placebo‐controlled trial showed  318  improvements in V02 max and reductions in mPAP and PVR in precapillary pulmonary hypertension  319  patients randomized to L‐arginine supplementation.   320    Purine and pyrimidine modified nucleosides and other metabolites have been previously  9, 10 321  associated with phenotypes and outcomes in PAH,  and we re‐demonstrate this in the present study.  29 30 322  Uric acid has been associated with survival in both IPAH  and SSc‐PAH  and is a predictor of clinical  323  worsening in the current study. In our cohort, inosine levels dynamically increased with exercise, and  324  exercise‐induced increases in uridine were associated with adverse hemodynamics and RV function. It  325  remains unclear whether over‐represented purine/pyrimidine metabolism represents hyperproliferation  326  and increased cell turnover in disease, abnormal pentose phosphate metabolism, or, as other authors  327  have postulated, post‐translational modification of tRNAs required for translation of disease‐specific  328  proteins.  Our pathway analyses, which implicate aminoacyl‐tRNA biosynthesis in metabolite profiles  329  that robustly predict exercise responses, align best with the latter hypothesis.  330    In our cohort, increased circulating BCAAs with exercise were associated with more severe PAH.  331  While increased alanine concentrations are generally observed with exercise, increases in BCAAs with  332  exercise are not demonstrated in healthy subjects. In a systematic review and meta‐analysis of 27  333  human exercise metabolomics studies, leucine and isoleucine concentrations in the blood significantly  334  decreased within 30 minutes of a bout of exercise, in contrast to our results in PAH.  One early  335  investigation of myocardial amino acid metabolism following cardiac surgery detected increased net  336  uptake of BCAAs and glutamate post‐operatively that was directly correlated with myocardial oxygen  337  consumption.  BCAAs are elevated in the myocardium of mice and humans with heart failure, and BCAA  338  catabolic defects have been demonstrated.  Supplementation of BCAAs has been shown to improve  339  ventricular contractility in the failing mouse heart.  In the context of these prior studies, our results add  340  to a collection of observations suggesting a mismatch between myocardial AA availability and utilization  341  may contribute to experimental and human heart failure. The provisioning of increased AA during stress  342  states, as seen in post‐ischemic cardiac surgery patients and in our PAH patients, might serve an  343  adaptive function, though this is speculative. Future mechanistic work is needed to clarify the cellular  344  sources and fates of AAs that increase or decrease with exercise in PAH.  345    In addition to offering pathobiologic insights, our findings underscore the potential for select  346  metabolites to function as disease‐specific biomarkers. Metabolite combinations outperformed NT‐ 347  proBNP, the current clinical gold standard marker, for predicting most hemodynamic and RV functional  348  variables. Improvements in model accuracy were most robust for prediction of variables associated with  349  intrinsic RV function, such as relaxation and contractility, and RV exercise performance. Kynurenine  350  pathway features were among those consistently selected into metabolite models that improved  351  predictive accuracy. Further research is needed to validate selected metabolites as RV‐specific  352  biomarkers, including studies that absolutely quantify metabolite abundance and examine statistical  353  discrimination rigorously, but these initial results suggest that identification of molecules that are  354  pathobiologically related to disease‐specific variables may result in improved biomarker calibration.  355    This study has important limitations, including its modest sample size and lack of a suitable  356  validation cohort. These limitations, though, are inherent to a study design that leverages difficult to  357  perform RV PV loops in subjects with a rare disease. PV loop analysis is a strength of the study, allowing  358  examination of relationships between varied aspects of metabolism and comprehensive RV function.  359  SSc‐PAH subjects predominate within our cohort, which reflects referral patterns at our center. Because  360  we are under‐powered to examine subtype‐specific metabolite associations, we cannot be certain that  361  the associations in our cohort generalize to all PAH. Finally, while we are able to demonstrate novel  362  associations with these analyses, future studies are needed to elucidate the mechanistic functions of  363  metabolic pathways implicated here.    364    In conclusion, specific metabolite profiles predict various aspects of RV‐PA function. Future work  365  is needed to conduct broader‐based metabolic profiling in larger, phenotypically rich cohorts, and to  366  integrate metabolite profiles with other ‐omics layers. Such profiling has the potential to deepen our  367  pathobiologic understanding of PAH, identify targetable pathways, and inform discovery of biomarkers  368  that report on RV‐centric features of disease.  369      370    371    372    373    374    375    376    377    378    379    380    381    382    383    384    385  Acknowledgements  386  This project was supported by the Johns Hopkins School of Medicine Biostatistics, Epidemiology and  387  Data Management (BEAD) Core. Additionally, the authors wish to acknowledge Dr. Tijana Tuhy for  388  design assistance with this manuscript’s graphical abstract, created with BioRender.com.  389  Sources of Funding  390  NIH/NHLBI K23HL153781 (C.E.S.), R01HL114910 (P.M.H.), U01HL125175‐03S1 (P.M.H., S.C.M.),  391  R01HL132153 (R.L.D., P.M.H.), K08HL132055 (K.S.), K23HL146889 (S.H.)  392  New Investigator Award from the Scleroderma Foundation (C.E.S.)  393  Disclosures  394  The authors report no conflicts of interest related to the present work. Dr. Tedford reports general  395  disclosures to include consulting relationships with Medtronic, Abbott, Aria CV Inc., Acceleron/Merck,  396  Alleviant, CareDx, Cytokinetics, Itamar, Edwards LifeSciences, Eidos Therapeutics, Lexicon  397  Pharmaceuticals, and Gradient. Dr. Tedford is the national principal investigator for the RIGHT‐FLOW  398  clinical trial (Edwards), serves on steering committee for Merck, Edwards, and Abbott as well as a  399  research advisory board for Abiomed. He also does hemodynamic core lab work for Merck. Dr. Mathai  400  reports fees from Actelion, United Therapeutics, Janssen, MSD, and Clinical Viewpoints, has served on  401  an Advisory Board for Bayer, and reports a leadership/fiduciary role with the Patient Centered  402  Outcomes Research Institute, all unrelated to the current work. Dr. Hassoun serves on a scientific  403  steering board for MSD, an activity unrelated to the current work.  404    405    406  407  408  References 409    410  1.  van de Veerdonk MC, Kind T, Marcus JT, et al. Progressive right ventricular dysfunction in  411  patients with pulmonary arterial hypertension responding to therapy. J Am Coll Cardiol 2011; 58: 2511‐ 412  2519. DOI: 10.1016/j.jacc.2011.06.068.  413  2.  Vonk‐Noordegraaf A, Haddad F, Chin KM, et al. Right heart adaptation to pulmonary arterial  414  hypertension: physiology and pathobiology. J Am Coll Cardiol 2013; 62: D22‐33. DOI:  415  10.1016/j.jacc.2013.10.027.  416  3.  Lahm T, Douglas IS, Archer SL, et al. Assessment of Right Ventricular Function in the Research  417  Setting: Knowledge Gaps and Pathways Forward. An Official American Thoracic Society Research  418  Statement. Am J Respir Crit Care Med 2018; 198: e15‐e43. 2018/08/16. DOI: 10.1164/rccm.201806‐ 419  1160ST.  420  4.  Simpson CE, Damico RL, Hassoun PM, et al. Noninvasive prognostic biomarkers for left heart  421  failure as predictors of survival in pulmonary arterial hypertension. Chest 2020 2020/01/29. DOI:  422  10.1016/j.chest.2019.12.037.  423  5.  Chung L, Fairchild RM, Furst DE, et al. Utility of B‐type natriuretic peptides in the assessment of  424  patients with systemic sclerosis‐associated pulmonary hypertension in the PHAROS registry. Clin Exp  425  Rheumatol 2017; 35 Suppl 106: 106‐113. 2016/12/03.  426  6.  Boucly A, Weatherald J, Savale L, et al. Risk assessment, prognosis and guideline implementation  427  in pulmonary arterial hypertension. Eur Respir J 2017; 50 2017/08/05. DOI: 10.1183/13993003.00889‐ 428  2017.  429  7.  Mathai SC, Bueso M, Hummers LK, et al. Disproportionate elevation of N‐terminal pro‐brain  430  natriuretic peptide in scleroderma‐related pulmonary hypertension. Eur Respir J 2010; 35: 95‐104. DOI:  431  10.1183/09031936.00074309.  432  8.  Fijalkowska A, Kurzyna M, Torbicki A, et al. Serum N‐terminal brain natriuretic peptide as a  433  prognostic parameter in patients with pulmonary hypertension. Chest 2006; 129: 1313‐1321. DOI:  434  10.1378/chest.129.5.1313.  435  9.  Lewis GD, Ngo D, Hemnes AR, et al. Metabolic Profiling of Right Ventricular‐Pulmonary Vascular  436  Function Reveals Circulating Biomarkers of Pulmonary Hypertension. J Am Coll Cardiol 2016; 67: 174‐ 437  189. DOI: 10.1016/j.jacc.2015.10.072.  438  10.  Rhodes CJ, Ghataorhe P, Wharton J, et al. Plasma Metabolomics Implicates Modified Transfer  439  RNAs and Altered Bioenergetics in the Outcomes of Pulmonary Arterial Hypertension. Circulation 2017;  440  135: 460‐475. 2016/11/25. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.116.024602.  441  11.  Vonk Noordegraaf A, Chin KM, Haddad F, et al. Pathophysiology of the right ventricle and of the  442  pulmonary circulation in pulmonary hypertension: an update. Eur Respir J 2019; 53 2018/12/14. DOI:  443  10.1183/13993003.01900‐2018.  444  12.  Hsu S, Simpson CE, Houston BA, et al. Multi‐Beat Right Ventricular‐Arterial Coupling Predicts  445  Clinical Worsening in Pulmonary Arterial Hypertension. J Am Heart Assoc 2020; 9: e016031. 2020/05/10.  446  DOI: 10.1161/JAHA.119.016031.  447  13.  Hsu S, Houston BA, Tampakakis E, et al. Right Ventricular Functional Reserve in Pulmonary  448  Arterial Hypertension. Circulation 2016; 133: 2413‐2422. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.116.022082.  449  14.  Tedford RJ, Mudd JO, Girgis RE, et al. Right ventricular dysfunction in systemic sclerosis‐ 450  associated pulmonary arterial hypertension. Circ Heart Fail 2013; 6: 953‐963. DOI:  451  10.1161/CIRCHEARTFAILURE.112.000008.  452  15.  Brener MI, Masoumi A, Ng VG, et al. Invasive Right Ventricular Pressure‐Volume Analysis: Basic  453  Principles, Clinical Applications, and Practical Recommendations. Circ Heart Fail 2022; 15: e009101.  454  2021/12/30. DOI: 10.1161/CIRCHEARTFAILURE.121.009101.  455  16.  Ireland CG, Damico RL, Kolb TM, et al. Exercise right ventricular ejection fraction predicts right  456  ventricular contractile reserve. J Heart Lung Transplant 2021; 40: 504‐512. 2021/03/24. DOI:  457  10.1016/j.healun.2021.02.005.  458  17.  Galie N, Humbert M, Vachiery JL, et al. 2015 ESC/ERS Guidelines for the Diagnosis and  459  Treatment of Pulmonary Hypertension. Rev Esp Cardiol (Engl Ed) 2016; 69: 177. DOI:  460  10.1016/j.rec.2016.01.002.  461  18.  Chun H and Keles S. Sparse partial least squares regression for simultaneous dimension  462  reduction and variable selection. J R Stat Soc Series B Stat Methodol 2010; 72: 3‐25. 2010/01/29. DOI:  463  10.1111/j.1467‐9868.2009.00723.x.  464  19.  Donoho D and Jin J. Higher criticism thresholding: Optimal feature selection when useful  465  features are rare and weak. Proc Natl Acad Sci U S A 2008; 105: 14790‐14795. 2008/09/26. DOI:  466  10.1073/pnas.0807471105.  467  20.  Strimmer K. fdrtool: a versatile R package for estimating local and tail area‐based false discovery  468  rates. Bioinformatics 2008; 24: 1461‐1462. 2008/04/29. DOI: 10.1093/bioinformatics/btn209.  469  21.  Chong J and Xia J. MetaboAnalystR: an R package for flexible and reproducible analysis of  470  metabolomics data. Bioinformatics 2018; 34: 4313‐4314. 2018/06/30. DOI:  471  10.1093/bioinformatics/bty528.  472  22.  Cai Z, Tian S, Klein T, et al. Kynurenine metabolites predict survival in pulmonary arterial  473  hypertension: A role for IL‐6/IL‐6Ralpha. Sci Rep 2022; 12: 12326. 2022/07/20. DOI: 10.1038/s41598‐ 474  022‐15039‐3.  475  23.  Melhem NJ, Chajadine M, Gomez I, et al. Endothelial Cell Indoleamine 2, 3‐Dioxygenase 1 Alters  476  Cardiac Function After Myocardial Infarction Through Kynurenine. Circulation 2021; 143: 566‐580.  477  2020/12/05. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.120.050301.  478  24.  Kao CC, Wedes SH, Hsu JW, et al. Arginine metabolic endotypes in pulmonary arterial  479  hypertension. Pulm Circ 2015; 5: 124‐134. 2015/05/21. DOI: 10.1086/679720.  480  25.  Morris CR, Kato GJ, Poljakovic M, et al. Dysregulated arginine metabolism, hemolysis‐associated  481  pulmonary hypertension, and mortality in sickle cell disease. JAMA 2005; 294: 81‐90. 2005/07/07. DOI:  482  10.1001/jama.294.1.81.  483  26.  Ghosh S, Gupta M, Xu W, et al. Phosphorylation inactivation of endothelial nitric oxide synthesis  484  in pulmonary arterial hypertension. Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol 2016; 310: L1199‐1205.  485  2016/05/01. DOI: 10.1152/ajplung.00092.2016.  486  27.  Brown MB, Kempf A, Collins CM, et al. A prescribed walking regimen plus arginine  487  supplementation improves function and quality of life for patients with pulmonary arterial hypertension:  488  a pilot study. Pulm Circ 2018; 8: 2045893217743966. 2017/12/05. DOI: 10.1177/2045893217743966.  489  28.  Nagaya N, Uematsu M, Oya H, et al. Short‐term oral administration of L‐arginine improves  490  hemodynamics and exercise capacity in patients with precapillary pulmonary hypertension. Am J Respir  491  Crit Care Med 2001; 163: 887‐891. 2001/04/03. DOI: 10.1164/ajrccm.163.4.2007116.  492  29.  Nagaya N, Uematsu M, Satoh T, et al. Serum uric acid levels correlate with the severity and the  493  mortality of primary pulmonary hypertension. Am J Respir Crit Care Med 1999; 160: 487‐492. DOI:  494  10.1164/ajrccm.160.2.9812078.  495  30.  Simpson CE, Damico RL, Hummers L, et al. Serum uric acid as a marker of disease risk, severity,  496  and survival in systemic sclerosis‐related pulmonary arterial hypertension. Pulm Circ 2019; 9:  497  2045894019859477. 2019/08/07. DOI: 10.1177/2045894019859477.  498  31.  Schranner D, Kastenmuller G, Schonfelder M, et al. Metabolite Concentration Changes in  499  Humans After a Bout of Exercise: a Systematic Review of Exercise Metabolomics Studies. Sports Med  500  Open 2020; 6: 11. 2020/02/11. DOI: 10.1186/s40798‐020‐0238‐4.  501  32.  Svedjeholm R, Ekroth R, Joachimsson PO, et al. Myocardial uptake of amino acids and other  502  substrates in relation to myocardial oxygen consumption four hours after cardiac operations. J Thorac  503  Cardiovasc Surg 1991; 101: 688‐694. 1991/04/01.  504  33.  Sun H, Olson KC, Gao C, et al. Catabolic Defect of Branched‐Chain Amino Acids Promotes Heart  505  Failure. Circulation 2016; 133: 2038‐2049. 2016/04/10. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.020226.  506  34.  Tanada Y, Shioi T, Kato T, et al. Branched‐chain amino acids ameliorate heart failure with cardiac  507  cachexia in rats. Life Sci 2015; 137: 20‐27. 2015/07/05. DOI: 10.1016/j.lfs.2015.06.021.  508    509    510    511    512    513    514    515    516    517    518    519    520    521    522    523    524    525    526    527    528    529    530  Figure Legends  531  Figure 1. Box plots depicting abundance of metabolites that significantly increase (a) or decrease (b)  th 532  post‐exercise compared to pre‐exercise. The center line denotes the median value (50  percentile) and  th th 533  upper and lower hinges denote 75  and 25  percentiles of data respectively. Upper and lower fences  th th 534  denote 1.5 times the 75  percentile and 25  percentile respectively. Individual data points beyond  535  upper and lower fences are presented as dots.   536  Figure 2. Heatmaps depicting the top 25 unadjusted rest (a) and exercise (b) metabolite associations  537  with ventriculo‐arterial parameters. Parameters are listed along the y‐axis, and individual metabolites  538  are shown on the x‐axis. The red‐blue color scale represents the value of the z‐scored coefficient, which  539  reflects the mean standard deviation change for each ventriculo‐arterial parameter per one standard  540  deviation increase in metabolite. Red colors correspond to lower values, and blue colors correspond to  541  higher values, as per the color key. Dendrograms reflect hierarchical clustering that orders rows and  542  columns by similarity of associations.   543  Figure 3. Volcano plots showing the magnitude (x‐axis) and significance (y‐axis) of metabolite fold‐ 544  change differences in subjects with decoupled versus preserved Ees/Ea (a) and with versus without  545  clinical worsening (b). Dots represent individual metabolite features. Features increased in subjects with  546  decoupled Ees/Ea (a) or clinical worsening (b) are shown with red dots, while features decreased are  547  shown with blue dots. The lower horizontal line indicates borderline statistical significance at α=0.20.  548  The upper horizontal line indicates statistical significance at α=0.05.  549  Figure 4. Model fit for sparse PLS models utilizing NT‐proBNP, pre‐exercise metabolites, and post‐ 550  exercise metabolites as explanatory variables to predict ventriculo‐arterial parameters as dependent  551  variables: dEDV and dEes (a and b); Ees and Tau (c and d); and rest and exercise mPAP (e and f). Actual  552  values in the data (x‐axis) are plotted against the values predicted by the models (y‐axis). R  values are  553  rounded to two decimal places.  554  Figure 5. Receiver operating characteristics curves for logistic regression models of clinical worsening.  555  Area under the curve for NT‐proBNP (gray curve) and metabolites selected by logistic regression (black  556  curve) are shown. Sensitivity (true positive rate) is plotted on the y‐axis, and 1‐specificity (false positive  557  rate) is plotted on the x‐axis.  558  Figure 6. Pathway enrichment and topology analysis for sPLS models with R  greater than 80%. Pathway  559  impact is plotted on the x‐axis, and significance is plotted on the x‐axis. Point sizes are proportionate to  560  pathway impact. Point colors reflect p‐values from largest (blue) to smallest (red). The KEGG pathway  561  database was used as a reference metabolome. The solid horizontal line indicates statistical significance  562  at α=0.05. The dashed horizontal line indicates statistical significance at α=0.10.  563    564    565    566    567    Table 1. Demographics and Clinical Characteristics Variable Median (IQR) or n (%), as appropriate Age, years 61.00 (47.00, 66.00] Sex (% female) Female 19 (82.6%) Male 4 (17.4%) Race (% white) White 19 (82.6%) non-White 4 (17.4%) Subtype (% IPAH vs SScPAH) IPAH 7 (30.4%) SScPAH 16 (69.6%) WHO FC, n I/II/III 1 1 (4.3%) 2 11 (47.8%) 3 11 (47.8%) pro-BNP, pg/dL 326.00 (116.00, 681.50] Cr, mg/dL 0.90 (0.80, 1.00] RAP, mmHg 7.00 (3.50, 10.00] meanPAP, mmHg 33.00 (27.00, 47.00] PAWP, mmHg 10.00 (6.00, 12.00] CO, L/min 4.60 (4.20, 5.33] PVR, Wood units 4.67 (2.86, 8.39] VO2 peak, mL/kg/min 10.50 (8.97, 12.43] RER 0.93 (0.89, 1.00] Ees (RV contractility) 0.52 (0.43, 0.69] Ea (RV afterload) 0.69 (0.52, 1.08] Ees/Ea (RV-PA coupling) 0.66 (0.45, 0.99] RVEF, % 49.62 (38.53, 56.88] Tau Suga 32.28 (24.27, 37.66] RV end diastolic volume, mL 177.63 (132.70, 196.95] meanPAP at 25W, mmHg 48.00 (39.00, 64.00] PAWP at 25W, mmHg 15.00 (9.00, 20.00] CO at 25W, L/min 9.30 (6.97, 10.00] PVR at 25W, Wood units 5.12 (3.56, 7.87] mPAP/CO multi-point slope 4.64 (1.51, 7.01] PAWP/CO multi-point slope 0.87 (0.03, 2.41] Taking PDE5 inhibitor Yes 13 (56.5%) No 10 (43.5%) Taking ERA Yes 17 (73.9%) No 6 (26.1%) Taking prostanoid Yes 0 (0.0%) No 23 (100.0%) Abbreviations: IQR: interquartile range; IPAH: idiopathic pulmonary arterial hypertension; SSc-PAH: systemic sclerosis-associated pulmonary arterial hypertension; WHO: World Health Organization; FC: functional classification; pro-BNP: brain-type natriuretic peptide pro-hormone; Cr: creatinine; RAP: right atrial pressure; meanPAP: mean pulmonary arterial pressure; PAWP: pulmonary artery wedge pressure; CO: cardiac output; PVR: pulmonary vascular resistance; VO2 peak: maximum oxygen uptake; RER: respiratory equivalence ratio; Ees: end- systolic elastance; Ea: end-arterial elastance; RVEF: right ventricular ejection fraction; PDE5 inhibitor: phosphodiesterase-5 inhibitor; ERA: endothelin receptor antagonist Table 2. Significant Paired Rest-Exercise Differences in Metabolite Abundance Metabolite Feature Class Pathway Fold- log2 (FC) p-value change (FC) Alanine Amino acid Alanine and aspartate 1.1936 0.2553 0.0004 metabolism Arg/Orn Amino acid Urea cycle 1.1909 0.2520 0.0006 Leucine Amino acid BCAA metabolism 1.0886 0.1225 0.0035 GABR Amino acid Urea cycle 1.1699 0.2264 0.0043 Ornithine Amino acid Urea cycle 0.9259 -0.1111 0.0067 Methionine Amino acid Methionine, Cysteine, 1.0891 0.1231 0.0135 SAM and Taurine Metabolism N-alpha-Acetylasparagine Amino acid Alanine and aspartate 1.1272 0.1727 0.0163 metabolism Isoleucine Amino acid BCAA metabolism 1.0731 0.1018 0.0214 3-Aminoisobutanoic acid Amino acid Pyrimidine metabolism 1.1605 0.2147 0.0254 Serine Amino acid Glycine, Serine and 0.9452 -0.0814 0.0384 Threonine Metabolism Inosine Nucleotide Purine Metabolism 1.7256 0.7871 0.0415 N-Acetylleucine Amino Acid BCAA metabolism 1.0845 0.1171 0.0415 Phenylalanine Phenylalanine 1.0560 0.07861 0.0484 Amino Acid Metabolism Table 3. Model Accuracy Comparisons: proportion of variance for each parameter explained by selected metabolite combinations versus NT-proBNP Parameter pre-exercise metabolite post-exercise metabolite NT-proBNP R 2 2 profile R profile R Exercise mPAP 0.93 0.90 0.30 Rest PAWP 0.90 0.08 0.06 Rest mPAP 0.81 0.81 0.26 Exercise PVR 0.75 0.61 0.57 Rest PVR 0.74 0.63 0.43 PCWP/CO 0.69 0.74 0.61 Rest CO 0.67 0.58 0.35 TauSuga 0.61 0.52 0.07 RER 0.59 0.39 0.13 dEDV 0.56 0.88 0.00 Ees 0.51 0.59 0.02 Peak VO2 0.50 0.38 0.18 Ve/VO2 0.42 0.48 0.29 mPAP/CO 0.37 0.53 0.53 Exercise PAWP 0.37 0.02 0.24 dEes 0.29 0.53 0.00 Ees/Ea 0.27 0.21 0.20 Exercise CO 0.05 0.87 0.22 See Table 1 for abbreviations. Figure 1a Figure 1b Figure 2a Figure 2b Figure 3a Figure 3b A Figures 4a and 4b C Figures 4c and 4d E Figures 4e and 4f Figure 5 A Figures 6a and 6b C Figures 6c and 6d Specific metabolomic profiles associate with discrete aspects of right ventricular-pulmonary arterial function Aberrant tryptophan metabolism is linked with intrinsic RV function measured with multi-beat pressure-volume loop analysis, and resting arginine bioavailability predicts RV-PA responses to exercise http://www.deepdyve.com/assets/images/DeepDyve-Logo-lg.png AJP Lung Cellular and Molecular Physiology The American Physiological Society

Loading next page...
 
/lp/the-american-physiological-society/metabolic-profiling-of-in-vivo-right-ventricular-function-and-exercise-zQfMwgoGA5

References (64)

ISSN
1040-0605
eISSN
1522-1504
DOI
10.1152/ajplung.00003.2023
Publisher site
See Article on Publisher Site

Abstract

29  Background: Right ventricular (RV) adaptation is the principal determinant of outcomes in pulmonary  30  arterial hypertension (PAH), however RV function is challenging to assess. RV responses to  31  hemodynamic stressors are particularly difficult to interrogate without invasive testing. This study  32  sought to identify metabolomic markers of in vivo right ventricular function and exercise performance in  33  PAH.  34  Methods: Consecutive subjects with PAH (n=23) underwent rest and exercise right heart catheterization  35  with multi‐beat pressure volume loop analysis. Pulmonary arterial blood was collected at rest and during  36  exercise. Mass spectrometry‐based targeted metabolomics were performed, and metabolic associations  37  with hemodynamics and comprehensive measures of RV function were determined using sparse partial  38  least squares regression. Metabolite profiles were compared to NT‐proBNP measurements for accuracy  39  in modeling ventriculo‐arterial parameters.  40  Results: Thirteen metabolites changed in abundance with exercise, including metabolites reflecting  41  increased arginine bioavailability, precursors of catecholamine and nucleotide synthesis, and branched  42  chain amino acids. Higher resting arginine bioavailability predicted more favorable exercise  43  hemodynamics and pressure‐flow relationships. Subjects with more severe PAH augmented arginine  44  bioavailability with exercise to a greater extent than subjects with less severe PAH. We identified  45  relationships between kynurenine pathway metabolism and impaired ventriculo‐arterial coupling, worse  46  RV diastolic function, lower RV contractility, diminished RV contractility with exercise, and RV dilation  47  with exercise. Metabolite profiles outperformed NT‐proBNP in modeling RV contractility, diastolic  48  function, and exercise performance.  49  Conclusions: Specific metabolite profiles correspond to RV functional measurements only obtainable via  50  invasive pressure‐volume loop analysis and predict RV responses to exercise. Metabolic profiling may  51  inform discovery of RV functional biomarkers.  52    53  New & Noteworthy  54    55  In this cohort of PAH patients, we investigate metabolomic associations with comprehensive right  56  ventricular (RV) functional measurements derived from multi‐beat RV pressure‐volume loop analysis.  57  Our results show that tryptophan metabolism, particularly the kynurenine pathway, is linked to intrinsic  58  RV function and PAH pathobiology. Findings also highlight the importance of arginine bioavailability in  59  the cardiopulmonary system's response to exercise stress. Metabolite profiles selected via unbiased  60  analysis outperformed NT‐proBNP in predicting load‐independent measures of RV function at rest and  61  cardiopulmonary system performance under stress. Overall, this work suggests the potential for select  62  metabolites to function as disease‐specific biomarkers, offers insights into PAH pathobiology, and  63  informs discovery of potentially targetable RV‐centric pathways.  64    65  Supplemental material available at:  66  https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22263364  67    68    69  Introduction  70  The status of the right ventricle (RV) is the major determinant of survival in pulmonary arterial  1‐3 71  hypertension (PAH).  Reliable surrogates of RV function would be valuable for predicting disease  72  trajectory and assisting clinical management decisions, particularly if these markers are dynamic such  73  that they vary as the RV changes. The N‐terminal prohormone of B‐type natriuretic peptide (NT‐ 74  proBNP), the current clinical gold standard biomarker, is reflective of myocyte stretch and secreted by  4‐8 75  ventricular cardiomyocytes.  As such, NT‐proBNP is well‐positioned to reflect pressure and volume  76  loads presented to the ventricle, but it is perhaps less well‐suited to reflect comprehensive RV function,  77  particularly load‐independent metrics such as contractility, ventricular relaxation, or measures of  78  functional reserve (e.g., what will happen when the cardiopulmonary system is stressed).   79  PAH is characterized by dysregulated metabolism in the pulmonary vasculature and at the  9, 10 80  whole‐body level, and metabolomics can be used to characterize RV‐PA dysfunction.  However,  81  previous studies have examined metabolite associations with hemodynamics and the pressure‐flow  9,  82  relationship, which are determined by characteristics of the pulmonary circulation, rather than the RV. 83   Cardiac‐specific contributions to the cardiopulmonary unit can be characterized by examining  3, 11 84  pressure‐volume relationships in the RV (PV loops).  Invasive RV PV loops allow for gold‐standard  85  assessments of intrinsic RV contractility (end‐systolic elastance, or Ees), ventricular diastolic function,  12‐14 86  and stroke work.  Relating ventricular contractile function to effective arterial elastance (Ea), a  87  lumped parameter reflective of afterload also derived from the PV loop, allows an assessment of how  12, 15 88  well contractile function is matched to afterload, a concept known as RV‐PA coupling (Ees/Ea).   89  When PV loops are measured at rest and with exercise, changes in RV contractility and chamber dilation  13, 16 90  illustrate RV functional reserve in vivo.   91  The present study leverages targeted metabolomics to examine metabolic associations with rest  92  and exercise hemodynamics, including PV loops at rest and with exercise, in a cohort of patients with  93  PAH. Because exercise poses a stressor to the cardiopulmonary system that prompts PAH symptoms and  94  can “unmask” occult pulmonary vascular disease, we sampled pulmonary arterial blood for  95  metabolomics both at rest and during exercise. We sought to identify metabolic profiles that closely  96  reflect RV functional parameters obtainable with PV loops and/or with exercise, hypothesizing that such  97  profiles could outperform NT‐proBNP in predicting RV function and exercise hemodynamics in PAH, and  98  secondarily reveal fundamentals of underlying disease pathobiology.  99  Methods  100  Cohort  101  Recruitment occurred at a single tertiary‐care center through referrals for diagnosis or  102  management of PAH. The study protocol was approved by the Johns Hopkins Institutional Review Board,  103  and all patients gave informed consent. Patients underwent cardiac magnetic resonance imaging (MRI),  104  transthoracic echocardiography, right heart catheterization (RHC), and invasive RV PV loop analysis on  105  the same day. Thereafter, patients were longitudinally followed for clinical worsening, which was  106  defined by any one of: ≥ 10% decline in 6‐minute walk distance, worsening World Health Organization  107  (WHO) functional class, PAH therapy escalation >3 months after index RHC, RV failure hospitalization, or  108  lung transplant or death.   109  Hemodynamic Assessment  110  Patients underwent standard RHC with an 8 French internal jugular introducer sheath, which  111  was then exchanged for dual‐entry 9 French sheath for placement of 5 French PV conductance catheter  112  and 4 French PA wedge catheter. The PV catheter was maintained in place during exertion, and peak  113  exercise was defined as symptom‐limited maximum effort with at least stage 2 (25 Watts, 4 minutes)  114  exertion using supine cycle ergometry during RHC. Serum samples were collected from the pulmonary  115  artery during rest and exercise. Multi‐beat PV loops were constructed based on simultaneous  12, 13 116  measurements of pressure and volume at different loading conditions, as previously described.  PV  117  loops were analyzed to derive ventriculo‐arterial measurements including Ees and Ea, with the ratio of  118  elastances calculated as Ees/Ea. Tau, a load‐independent time constant of RV relaxation, was also  119  calculated. Supplemental Figure 1 in the Online Supplement outlines and describes the key ventriculo‐ 120  arterial variables that were evaluated for metabolomic associations.  121  PAH was diagnosed by a mean pulmonary artery pressure (mPAP) ≥ 25 mm Hg, pulmonary  122  vascular resistance (PVR) ≥ 3 Wood units, and pulmonary artery wedge pressure (PAWP) ≤ 15 mm Hg  123  during RHC, which was the consensus definition at the time of cohort enrollment.    124  Targeted Metabolomics  125  Multiplexed liquid chromatography‐mass spectrometry‐based targeted metabolomics were  126  performed on patient plasma samples at the Johns Hopkins Molecular Determinants Core at All  127  Children’s Hospital. All samples were obtained under fasting conditions. After standard sample  128  preparation, high pressure liquid chromatography was accomplished using a Shimadzu HPLC comprised  129  of a SIL‐30ACMP 6‐MTP autosampler and Nexera LC‐30AD HPLC Pumps (Shimadzu, Kyoto, Japan).  130  Chromatographic separation was performed using a pentafluorophenylpropyl column. Mass  131  spectrometry was performed using a triple quadrupole (QQQ) mass spectrometer (Shimadzu, LCMS‐ 132  8060, Kyoto, Japan) equipped with an electrospray ionization source used in both positive and negative  133  mode. Each batch of samples was run with a system suitability quality control, which was created from  134  commercially available plasma. Two hundred and forty‐one compounds plus 18 heavy standards were  135  measured. Chromatographic integration was performed using LabSolutions Insight (Version 3.5,  136  Shimadzu, Kyoto, Japan).  137  Statistical Analysis  138  Paired t‐tests were completed to assess for metabolite abundances that changed significantly  139  from rest to exercise. Associations between metabolites and RV‐PA clinical variables were examined  140  using sparse partial least squares regression (sPLS) with the spls package for R.  The optimal tuning  141  parameter was selected by 10‐fold cross validation. Metabolite and clinical data were re‐scaled by  142  mean‐centering and dividing by the standard deviation of each variable in order to implement sPLS and  143  to facilitate interpretation and comparison. Pre‐exercise, post‐exercise, and the difference in pre‐ and  144  post‐exercise (delta exercise) metabolite measures were analyzed separately, and we fit a separate  145  model for each cardiopulmonary measure. Logistic regression was used to examine metabolite  146  associations with clinical outcomes. Significant metabolite predictors of clinical outcomes were selected  19, 20 147  by harsh criticism thresholding with the fdrtool package for R.  Model accuracy comparisons between  148  metabolites and NT‐proBNP were performed using the area under receiver operating characteristics  149  curves (AUC) for binary outcome variables with the ROCit package for R, and R‐squared between  150  observed and predicted outcomes for continuous variables. Pathway enrichment analysis and pathway  151  topology analysis were performed to contextualize metabolomics results at the metabolic pathway  152  level, and pathway impact values were calculated using the MetaboAnalystR package for R.  All  153  analyses were performed using R Statistical Software (v4.1.2; R Core Team 2021).  154  Results  155    Our PAH cohort (n=23) was predominantly female (83%) and predominantly white (83%) (Table  156  1). In general, subjects had mild‐to‐moderate disease, with median mPAP of 33 mmHg and PVR of 4.7  157  Wood Units. Median right ventricular ejection fraction (RVEF) assessed by cardiac MRI was preserved at  158  50% (interquartile range 39‐57%), however the median RV‐PA coupling ratio was less than 1.0 at 0.66  159  (IQR 0.45‐0.99) implying decoupling of RV contractility from afterload. Sixteen subjects had systemic  160  sclerosis‐associated PAH (SSc‐PAH), and 7 subjects had idiopathic PAH (IPAH).  161  Rest‐Exercise Differences  162    In subjects with PAH, 13 metabolite features had significantly different circulating  163  concentrations with exercise compared to rest measurements (Table 2 and Figure 1). Alanine and the  164  branched chain amino acids (BCAA) leucine and isoleucine increased in concentration with exercise,  165  along with phenylalanine, a catecholamine precursor; inosine, a precursor of nucleotide synthesis; and  166  N‐acetylated forms of leucine and asparagine. Measures of arginine bioavailability, including arg/orn  167  and GABR, increased with exercise, whereas ornithine, a product of the urea cycle, decreased.   168    There were significant associations between increases in circulating BCAAs with exercise and  169  clinical variables reflective of greater disease severity in PAH. For all ventriculo‐arterial parameters, delta  170  metabolite associations are provided in Supplemental Table S1. Greater delta valine was associated with  171  higher PVR at rest; greater delta leucine was associated with higher mPAP both at rest and with  172  exercise. Increases in arginine bioavailability with exercise were associated with higher PVR and lower  173  CO with exercise, though not with rest hemodynamics.   174    Exercise‐induced increases in circulating uridine, a pyrimidine nucleoside found only in RNA (not  175  present in DNA) that is essential for flux through the pentose phosphate pathway, were associated with  176  multiple cardiopulmonary measurements, including adverse exercise hemodynamics (higher mPAP, PVR  177  and lower CO with exercise), worse RV diastolic function (lower Tau), and steeper pulmonary pressure‐ 178  flow relationships.   179  Rest Metabolite Associations   180    Metabolic features of the kynurenine pathway, the major route for tryptophan catabolism in  181  humans, were inversely associated with several important measures of RV function, including Ees,  182  Ees/Ea, and RV functional reserve (delta Ees) in vivo. All pre‐exercise metabolite associations with  183  clinical parameters are provided in Supplemental Table S2, and a heatmap of the top 25 rest metabolite‐ 184  phenotype associations is presented in Figure 2a. Rest kynurenine was robustly associated with Tau, a  185  measure of RV diastolic function, such that each standard deviation increase in kynurenine  186  concentration was associated with one standard deviation lower Tau (beta coefficient ‐0.99, 95% CI ‐ 187  1.12 ‐ ‐0.69). In addition to kynurenine itself, its ratio to tryptophan, kyn/trp, a surrogate for kynurenine  188  pathway enzymatic activity, was significantly associated with worse RV‐PA coupling (Ees/Ea ‐0.44, 95%  189  CI ‐0.41 ‐ ‐0.05), lower RV contractility, (Ees ‐0.11, 95% CI ‐0.13 – ‐0.01), reduced contractility with  190  exercise (dEes ‐0.080, 95% CI ‐0.117 ‐ ‐0.005), and RV dilation with exercise (dEDV 0.105, 95% CI 0.017 –  191  0.126). Higher resting kynurenine concentrations were also associated with adverse resting pulmonary  192  hemodynamics (mPAP and PVR).  193    Conversely, indole pathway metabolism, an alternative route for tryptophan catabolism, was  194  associated with better RV function and lower pulmonary pressures: higher indolepyruvate was  195  significantly associated with better RV diastolic function (Tau 0.195, 95% CI 0.094‐0.561) and lower  196  mPAP both at rest (‐0.479, 95% CI ‐0.653 ‐ ‐0.284) and with exercise (‐0.423, 95% CI ‐0.487 ‐ ‐0.096).  197  Higher resting N‐acetylasparagine, one of the metabolites that significantly increased in abundance with  198  exercise, was associated with lower pulmonary pressures and better RV function.  199    Metabolic features of arginine bioavailability measured at rest predicted exercise  200  hemodynamics and pulmonary pressure‐flow relationships with exercise. While exercise‐induced  201  increases in arginine bioavailability were associated with higher exercise PVR and steeper multi‐point  202  mPAP/CO slopes, greater arginine bioavailability measured during the rest state predicted lower  203  exercise PVR and less steep multi‐point mPAP/CO slopes, indicative of more favorable pulmonary  204  vascular responses to exercise. Importantly, in sensitivity analyses, associations between arginine  205  bioavailability and ventriculo‐arterial parameters persisted with adjustment for PDE5 inhibitors.  206  Exercise Metabolite Associations   207  Higher kynurenine pathway metabolites measured post‐exercise were associated with various  208  hemodynamic measures: higher post‐exercise kynurenine was associated with higher resting RAP  209  (0.298, 95% CI 0.025 – 0.328), mPAP (0.314, 95% CI 0.045‐0.340), and PVR (0.691, 95% CI 0.175‐0.930).  210  In general, magnitudes of association for post‐exercise kynurenine were greater than those for  211  kynurenine measured at rest. Higher kynurenine post‐exercise was significantly associated with lower  212  VO2 max. All post‐exercise metabolite associations are shown in Supplemental Table S3, and a heatmap  213  of the top 25 exercise metabolite‐phenotype associations is presented in Figure 2b.   214  Given the known impacts of pulmonary vasodilators on key metabolic pathways, we performed  215  sensitivity analyses adjusting sPLS models for PAH‐specific therapies. Heatmaps depicting top  216  metabolite‐phenotype associations (at both rest and exercise) are shown in Supplemental Figures 3a  217  and 3b. Results of these analyses confirmed the robustness of key metabolite‐phenotype associations,  218  particularly those involving arginine‐NO and kynurenine pathway metabolism.  219  Clinically Relevant Dichotomies  220  To ground our analyses in clinical relevance, we next dichotomized PAH subjects according to  221  whether they possessed 1) decoupled versus preserved Ees/Ea (as a comprehensive measure of RV  222  functional adaptation), and 2) did or did not experience a clinical worsening event during the follow‐up  223  period. We used a clinically validated cut‐point of Ees/Ea <0.65 to signify RV‐PA uncoupling.  Subjects  224  with a coupling ratio <0.65 tended to have higher kynurenine pathway metabolites; higher 1‐ 225  methylnicotinamide, an NAD metabolite; and higher methionine sulfoxide, a marker of oxidative stress  226  (Figure 3a). Subjects who experienced clinical worsening tended to have higher uric acid, lower histidine,  227  and greater increases in inosine with exercise (Figure 3b).  228  Comparisons with NT‐proBNP  2 229  The R  statistic was used to evaluate the accuracy of metabolite models, compared to NT‐ 230  proBNP, for predicting ventriculo‐arterial parameters. In regression modeling, R  describes the  231  proportion of variance in a dependent variable (in this case, a ventriculo‐arterial measurement) that is  232  accounted for by an explanatory variable (in this case, selected metabolites or NT‐proBNP). Pre‐ and  233  post‐exercise metabolites selected by sPLS models outperformed NT‐proBNP in predicting RV exercise  234  performance in vivo. NT‐proBNP was not informative in explaining variation in dEes (change in RV  235  contractility with exercise) or dEDV (change in RV dilation with exercise) within the cohort (R  0.00). For  236  both dEes and dEDV, post‐exercise metabolites outperformed rest metabolites: pre‐exercise  237  metabolites explained 29% of variance and post‐exercise metabolites explained 53% of variance for  238  dEes, while pre‐exercise metabolites explained 56% of variance and post‐exercise metabolites explained  239  88% of variance for dEDV (Figures 4a and 4b). Metabolite combinations for all models depicted in Figure  240  4 are shown in Supplemental Tables 1b, 2b, and 3b.  241    Resting NT‐proBNP accounted for the variation present in the relaxation measurement Tau very  242  poorly, with only 7% of variance explained, while resting metabolites selected by sPLS accounted for  243  61% of variance in Tau, and exercise metabolites accounted for 52% of variance. Similarly, resting NT‐ 244  proBNP did not explain variation in the load‐independent RV contractility metric Ees (R  2%), whereas  245  resting metabolites explained 51% of the variance present, and post‐exercise metabolites explained 59%  246  of the variance present. Metabolites did not outperform NT‐proBNP in accounting for the variation  247  present in the coupling metric Ees/Ea, which relates contractility to afterload (R  for NT‐proBNP, rest  248  metabolites, and post‐exercise metabolites 20%, 27%, and 21%, respectively) (Figures 4c and 4d).  249    Resting NT‐proBNP performed better in modeling pulmonary pressures, explaining 26% of the  250  variance in resting mPAP and 30% of the variance in exercise mPAP. However, metabolites selected by  251  sPLS models provided better model accuracy, with rest metabolites explaining 81% of the variance in  252  resting mPAP, and metabolites measured post‐exercise explaining 90% of the variance in exercise mPAP.  253  Similarly, resting NT‐proBNP explained 35% of the variance in resting CO, and 22% of the variance in CO  254  at exercise. Pre‐exercise metabolites selected by sPLS models explained 67% of the variance in CO at  255  rest, while post‐exercise metabolites selected by sPLS explained 87% of the variance in exercise CO  256  (Figures 4e and 4f). Metabolites also outperformed NT‐proBNP in explaining variation in PVR at rest and  257  with exercise (Table 3).  258  Over an average of 6.3 years of observation, 15 patients experienced a clinical worsening event;  259  9 patients died. A combination of lower histidine (OR 3.62, 95% CI 1.11‐19.17) and higher uric acid levels  260  (OR 2.12, 95% CI 0.65 – 9.43) was associated with greater odds of experiencing clinical worsening, and  261  this combination outperformed NT‐proBNP for predicting clinical worsening in the cohort (AUC 0.84 for  262  metabolites versus 0.64 for NT‐proBNP) (Figure 5).  263  Pathway Analysis  264  The plots in Figure 6 depict metabolic pathway analysis for models that explained a high  265  proportion of variability (R  >80%) for our hemodynamic and RV functional variables of interest.  2 2 266  Metabolites that explained a high proportion of variation in mPAP at rest (R  81%) and with exercise (R   267  90%) were enriched for over‐represented tryptophan metabolism, with relatively large pathway impact  268  scores >0.1 (Figures 6a). Metabolic pathways significantly over‐represented in other highly predictive  269  models (e.g., for CO and change in RV dilation with exercise) included arginine biosynthesis and  270  metabolism, BCAA biosynthesis and degradation, purine and pyrimidine metabolism, and aminoacyl‐ 271  tRNA biosynthesis (Figure 6b).  272  Discussion  273  To our knowledge, this study represents the first investigation of metabolomic associations with  274  comprehensive RV functional measurements only obtainable via multi‐beat RV PV loop analysis,  275  allowing identification of metabolite profiles associated with RV adaptation to increasing afterload,  276  measures of intrinsic RV function such as relaxation and contractility, and measures of RV exercise  277  performance in vivo. Our findings show that tryptophan metabolism is linked with multiple measures of  278  intrinsic RV function, with robust inverse relationships existing between kynurenine and RV diastolic  279  function and kynurenine and RV‐PA coupling. Our findings also point to the importance of arginine  280  bioavailability in the cardiopulmonary unit’s response to the stress of exercise. In most instances,  281  metabolite profiles selected by sPLS models outperformed NT‐proBNP, particularly for prediction of  282  measures that are load‐independent or reflect the performance of the cardiopulmonary system under  283  stress.  284  Aberrant tryptophan metabolism was implicated by our metabolomic pathway analyses, and  285  kynurenine pathway metabolites were more accurate than NT‐proBNP in predicting pulmonary  286  pressures in our PAH cohort. These results add to a growing body of both clinical and preclinical  287  evidence implicating the kynurenine pathway of tryptophan metabolism as relevant to PAH  288  pathobiology. Lewis et al. identified strong associations between tryptophan metabolites, including  289  kynurenine, and adverse hemodynamics in human subjects with RV‐pulmonary vascular dysfunction.   290  More recently, Cai et al. demonstrated kynurenine pathway metabolites are associated with survival and  291  with response to therapy in PAH.  Preclinical data suggest kynurenine pathway metabolism may have  292  cardiac‐specific effects: in mice, simulation of myocardial infarction (MI) by left coronary ligation induces  293  generation of kynurenine via indoleamine 2, 3‐dioxygenase (IDO), an enzyme that catalyzes conversion  294  of tryptophan to kynurenine.  After MI, genetic deletion of endothelial IDO limited cardiac injury,  295  resulting in improved cardiomyocyte contractility and less adverse ventricular remodeling.  Conversely,  296  kynurenine supplementation precipitated cardiomyocyte apoptosis.  Taken together, these  297  observations localize kynurenine pathway metabolism to the cardiopulmonary circuit.  298    In our cohort, arginine bioavailability proved dynamic with exercise and appeared important to  299  adaptive hemodynamic responses and pulmonary pressure‐flow relationships. Higher resting arginine  300  bioavailability was associated with a more favorable hemodynamic profile. With exercise, subjects with  301  more severe hemodynamics augmented arginine bioavailability to a greater extent than subjects with  302  more favorable hemodynamics, suggesting that such augmentation may be compensatory. Arginine is  303  the substrate for synthesis of nitric oxide (NO), which is crucial to vascular homeostasis and effects  304  vasodilation. Patients with PAH and other forms of pulmonary hypertension have reduced arginine  24, 25 305  bioavailability compared to healthy controls,  and arginine conversion to urea (via arginase) is known  306  to be inversely associated with mPAP measurements.  Moreover, NO production from arginine by  307  vascular endothelium in PAH is compromised by inactivated endothelial NO synthase in pulmonary  308  artery endothelial cells.  Compensatory increases in arginine bioavailability with exertion might  309  function as a counterbalance to these known deficits.  310  Prior work has suggested that distinct arginine metabolic endotypes exist in PAH, such that  311  some patients have high arginase activity and decreased NO synthesis, while others have low arginase  312  activity.  Relationships between clinical phenotypes and endogenous arginine biosynthesis have not  313  been similarly studied in PAH. However, our results lend credence to small clinical studies that have  314  previously demonstrated improvements in exercise performance with L‐arginine supplementation. One  315  small proof‐of‐concept study demonstrated improvements in six‐minute walking distance, V02 max, and  316  heart rate recovery when subjects with PAH adhered to a prescribed light exercise regimen along with L‐ 317  arginine supplementation (6,000 mg/day).  Another small randomized placebo‐controlled trial showed  318  improvements in V02 max and reductions in mPAP and PVR in precapillary pulmonary hypertension  319  patients randomized to L‐arginine supplementation.   320    Purine and pyrimidine modified nucleosides and other metabolites have been previously  9, 10 321  associated with phenotypes and outcomes in PAH,  and we re‐demonstrate this in the present study.  29 30 322  Uric acid has been associated with survival in both IPAH  and SSc‐PAH  and is a predictor of clinical  323  worsening in the current study. In our cohort, inosine levels dynamically increased with exercise, and  324  exercise‐induced increases in uridine were associated with adverse hemodynamics and RV function. It  325  remains unclear whether over‐represented purine/pyrimidine metabolism represents hyperproliferation  326  and increased cell turnover in disease, abnormal pentose phosphate metabolism, or, as other authors  327  have postulated, post‐translational modification of tRNAs required for translation of disease‐specific  328  proteins.  Our pathway analyses, which implicate aminoacyl‐tRNA biosynthesis in metabolite profiles  329  that robustly predict exercise responses, align best with the latter hypothesis.  330    In our cohort, increased circulating BCAAs with exercise were associated with more severe PAH.  331  While increased alanine concentrations are generally observed with exercise, increases in BCAAs with  332  exercise are not demonstrated in healthy subjects. In a systematic review and meta‐analysis of 27  333  human exercise metabolomics studies, leucine and isoleucine concentrations in the blood significantly  334  decreased within 30 minutes of a bout of exercise, in contrast to our results in PAH.  One early  335  investigation of myocardial amino acid metabolism following cardiac surgery detected increased net  336  uptake of BCAAs and glutamate post‐operatively that was directly correlated with myocardial oxygen  337  consumption.  BCAAs are elevated in the myocardium of mice and humans with heart failure, and BCAA  338  catabolic defects have been demonstrated.  Supplementation of BCAAs has been shown to improve  339  ventricular contractility in the failing mouse heart.  In the context of these prior studies, our results add  340  to a collection of observations suggesting a mismatch between myocardial AA availability and utilization  341  may contribute to experimental and human heart failure. The provisioning of increased AA during stress  342  states, as seen in post‐ischemic cardiac surgery patients and in our PAH patients, might serve an  343  adaptive function, though this is speculative. Future mechanistic work is needed to clarify the cellular  344  sources and fates of AAs that increase or decrease with exercise in PAH.  345    In addition to offering pathobiologic insights, our findings underscore the potential for select  346  metabolites to function as disease‐specific biomarkers. Metabolite combinations outperformed NT‐ 347  proBNP, the current clinical gold standard marker, for predicting most hemodynamic and RV functional  348  variables. Improvements in model accuracy were most robust for prediction of variables associated with  349  intrinsic RV function, such as relaxation and contractility, and RV exercise performance. Kynurenine  350  pathway features were among those consistently selected into metabolite models that improved  351  predictive accuracy. Further research is needed to validate selected metabolites as RV‐specific  352  biomarkers, including studies that absolutely quantify metabolite abundance and examine statistical  353  discrimination rigorously, but these initial results suggest that identification of molecules that are  354  pathobiologically related to disease‐specific variables may result in improved biomarker calibration.  355    This study has important limitations, including its modest sample size and lack of a suitable  356  validation cohort. These limitations, though, are inherent to a study design that leverages difficult to  357  perform RV PV loops in subjects with a rare disease. PV loop analysis is a strength of the study, allowing  358  examination of relationships between varied aspects of metabolism and comprehensive RV function.  359  SSc‐PAH subjects predominate within our cohort, which reflects referral patterns at our center. Because  360  we are under‐powered to examine subtype‐specific metabolite associations, we cannot be certain that  361  the associations in our cohort generalize to all PAH. Finally, while we are able to demonstrate novel  362  associations with these analyses, future studies are needed to elucidate the mechanistic functions of  363  metabolic pathways implicated here.    364    In conclusion, specific metabolite profiles predict various aspects of RV‐PA function. Future work  365  is needed to conduct broader‐based metabolic profiling in larger, phenotypically rich cohorts, and to  366  integrate metabolite profiles with other ‐omics layers. Such profiling has the potential to deepen our  367  pathobiologic understanding of PAH, identify targetable pathways, and inform discovery of biomarkers  368  that report on RV‐centric features of disease.  369      370    371    372    373    374    375    376    377    378    379    380    381    382    383    384    385  Acknowledgements  386  This project was supported by the Johns Hopkins School of Medicine Biostatistics, Epidemiology and  387  Data Management (BEAD) Core. Additionally, the authors wish to acknowledge Dr. Tijana Tuhy for  388  design assistance with this manuscript’s graphical abstract, created with BioRender.com.  389  Sources of Funding  390  NIH/NHLBI K23HL153781 (C.E.S.), R01HL114910 (P.M.H.), U01HL125175‐03S1 (P.M.H., S.C.M.),  391  R01HL132153 (R.L.D., P.M.H.), K08HL132055 (K.S.), K23HL146889 (S.H.)  392  New Investigator Award from the Scleroderma Foundation (C.E.S.)  393  Disclosures  394  The authors report no conflicts of interest related to the present work. Dr. Tedford reports general  395  disclosures to include consulting relationships with Medtronic, Abbott, Aria CV Inc., Acceleron/Merck,  396  Alleviant, CareDx, Cytokinetics, Itamar, Edwards LifeSciences, Eidos Therapeutics, Lexicon  397  Pharmaceuticals, and Gradient. Dr. Tedford is the national principal investigator for the RIGHT‐FLOW  398  clinical trial (Edwards), serves on steering committee for Merck, Edwards, and Abbott as well as a  399  research advisory board for Abiomed. He also does hemodynamic core lab work for Merck. Dr. Mathai  400  reports fees from Actelion, United Therapeutics, Janssen, MSD, and Clinical Viewpoints, has served on  401  an Advisory Board for Bayer, and reports a leadership/fiduciary role with the Patient Centered  402  Outcomes Research Institute, all unrelated to the current work. Dr. Hassoun serves on a scientific  403  steering board for MSD, an activity unrelated to the current work.  404    405    406  407  408  References 409    410  1.  van de Veerdonk MC, Kind T, Marcus JT, et al. Progressive right ventricular dysfunction in  411  patients with pulmonary arterial hypertension responding to therapy. J Am Coll Cardiol 2011; 58: 2511‐ 412  2519. DOI: 10.1016/j.jacc.2011.06.068.  413  2.  Vonk‐Noordegraaf A, Haddad F, Chin KM, et al. Right heart adaptation to pulmonary arterial  414  hypertension: physiology and pathobiology. J Am Coll Cardiol 2013; 62: D22‐33. DOI:  415  10.1016/j.jacc.2013.10.027.  416  3.  Lahm T, Douglas IS, Archer SL, et al. Assessment of Right Ventricular Function in the Research  417  Setting: Knowledge Gaps and Pathways Forward. An Official American Thoracic Society Research  418  Statement. Am J Respir Crit Care Med 2018; 198: e15‐e43. 2018/08/16. DOI: 10.1164/rccm.201806‐ 419  1160ST.  420  4.  Simpson CE, Damico RL, Hassoun PM, et al. Noninvasive prognostic biomarkers for left heart  421  failure as predictors of survival in pulmonary arterial hypertension. Chest 2020 2020/01/29. DOI:  422  10.1016/j.chest.2019.12.037.  423  5.  Chung L, Fairchild RM, Furst DE, et al. Utility of B‐type natriuretic peptides in the assessment of  424  patients with systemic sclerosis‐associated pulmonary hypertension in the PHAROS registry. Clin Exp  425  Rheumatol 2017; 35 Suppl 106: 106‐113. 2016/12/03.  426  6.  Boucly A, Weatherald J, Savale L, et al. Risk assessment, prognosis and guideline implementation  427  in pulmonary arterial hypertension. Eur Respir J 2017; 50 2017/08/05. DOI: 10.1183/13993003.00889‐ 428  2017.  429  7.  Mathai SC, Bueso M, Hummers LK, et al. Disproportionate elevation of N‐terminal pro‐brain  430  natriuretic peptide in scleroderma‐related pulmonary hypertension. Eur Respir J 2010; 35: 95‐104. DOI:  431  10.1183/09031936.00074309.  432  8.  Fijalkowska A, Kurzyna M, Torbicki A, et al. Serum N‐terminal brain natriuretic peptide as a  433  prognostic parameter in patients with pulmonary hypertension. Chest 2006; 129: 1313‐1321. DOI:  434  10.1378/chest.129.5.1313.  435  9.  Lewis GD, Ngo D, Hemnes AR, et al. Metabolic Profiling of Right Ventricular‐Pulmonary Vascular  436  Function Reveals Circulating Biomarkers of Pulmonary Hypertension. J Am Coll Cardiol 2016; 67: 174‐ 437  189. DOI: 10.1016/j.jacc.2015.10.072.  438  10.  Rhodes CJ, Ghataorhe P, Wharton J, et al. Plasma Metabolomics Implicates Modified Transfer  439  RNAs and Altered Bioenergetics in the Outcomes of Pulmonary Arterial Hypertension. Circulation 2017;  440  135: 460‐475. 2016/11/25. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.116.024602.  441  11.  Vonk Noordegraaf A, Chin KM, Haddad F, et al. Pathophysiology of the right ventricle and of the  442  pulmonary circulation in pulmonary hypertension: an update. Eur Respir J 2019; 53 2018/12/14. DOI:  443  10.1183/13993003.01900‐2018.  444  12.  Hsu S, Simpson CE, Houston BA, et al. Multi‐Beat Right Ventricular‐Arterial Coupling Predicts  445  Clinical Worsening in Pulmonary Arterial Hypertension. J Am Heart Assoc 2020; 9: e016031. 2020/05/10.  446  DOI: 10.1161/JAHA.119.016031.  447  13.  Hsu S, Houston BA, Tampakakis E, et al. Right Ventricular Functional Reserve in Pulmonary  448  Arterial Hypertension. Circulation 2016; 133: 2413‐2422. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.116.022082.  449  14.  Tedford RJ, Mudd JO, Girgis RE, et al. Right ventricular dysfunction in systemic sclerosis‐ 450  associated pulmonary arterial hypertension. Circ Heart Fail 2013; 6: 953‐963. DOI:  451  10.1161/CIRCHEARTFAILURE.112.000008.  452  15.  Brener MI, Masoumi A, Ng VG, et al. Invasive Right Ventricular Pressure‐Volume Analysis: Basic  453  Principles, Clinical Applications, and Practical Recommendations. Circ Heart Fail 2022; 15: e009101.  454  2021/12/30. DOI: 10.1161/CIRCHEARTFAILURE.121.009101.  455  16.  Ireland CG, Damico RL, Kolb TM, et al. Exercise right ventricular ejection fraction predicts right  456  ventricular contractile reserve. J Heart Lung Transplant 2021; 40: 504‐512. 2021/03/24. DOI:  457  10.1016/j.healun.2021.02.005.  458  17.  Galie N, Humbert M, Vachiery JL, et al. 2015 ESC/ERS Guidelines for the Diagnosis and  459  Treatment of Pulmonary Hypertension. Rev Esp Cardiol (Engl Ed) 2016; 69: 177. DOI:  460  10.1016/j.rec.2016.01.002.  461  18.  Chun H and Keles S. Sparse partial least squares regression for simultaneous dimension  462  reduction and variable selection. J R Stat Soc Series B Stat Methodol 2010; 72: 3‐25. 2010/01/29. DOI:  463  10.1111/j.1467‐9868.2009.00723.x.  464  19.  Donoho D and Jin J. Higher criticism thresholding: Optimal feature selection when useful  465  features are rare and weak. Proc Natl Acad Sci U S A 2008; 105: 14790‐14795. 2008/09/26. DOI:  466  10.1073/pnas.0807471105.  467  20.  Strimmer K. fdrtool: a versatile R package for estimating local and tail area‐based false discovery  468  rates. Bioinformatics 2008; 24: 1461‐1462. 2008/04/29. DOI: 10.1093/bioinformatics/btn209.  469  21.  Chong J and Xia J. MetaboAnalystR: an R package for flexible and reproducible analysis of  470  metabolomics data. Bioinformatics 2018; 34: 4313‐4314. 2018/06/30. DOI:  471  10.1093/bioinformatics/bty528.  472  22.  Cai Z, Tian S, Klein T, et al. Kynurenine metabolites predict survival in pulmonary arterial  473  hypertension: A role for IL‐6/IL‐6Ralpha. Sci Rep 2022; 12: 12326. 2022/07/20. DOI: 10.1038/s41598‐ 474  022‐15039‐3.  475  23.  Melhem NJ, Chajadine M, Gomez I, et al. Endothelial Cell Indoleamine 2, 3‐Dioxygenase 1 Alters  476  Cardiac Function After Myocardial Infarction Through Kynurenine. Circulation 2021; 143: 566‐580.  477  2020/12/05. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.120.050301.  478  24.  Kao CC, Wedes SH, Hsu JW, et al. Arginine metabolic endotypes in pulmonary arterial  479  hypertension. Pulm Circ 2015; 5: 124‐134. 2015/05/21. DOI: 10.1086/679720.  480  25.  Morris CR, Kato GJ, Poljakovic M, et al. Dysregulated arginine metabolism, hemolysis‐associated  481  pulmonary hypertension, and mortality in sickle cell disease. JAMA 2005; 294: 81‐90. 2005/07/07. DOI:  482  10.1001/jama.294.1.81.  483  26.  Ghosh S, Gupta M, Xu W, et al. Phosphorylation inactivation of endothelial nitric oxide synthesis  484  in pulmonary arterial hypertension. Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol 2016; 310: L1199‐1205.  485  2016/05/01. DOI: 10.1152/ajplung.00092.2016.  486  27.  Brown MB, Kempf A, Collins CM, et al. A prescribed walking regimen plus arginine  487  supplementation improves function and quality of life for patients with pulmonary arterial hypertension:  488  a pilot study. Pulm Circ 2018; 8: 2045893217743966. 2017/12/05. DOI: 10.1177/2045893217743966.  489  28.  Nagaya N, Uematsu M, Oya H, et al. Short‐term oral administration of L‐arginine improves  490  hemodynamics and exercise capacity in patients with precapillary pulmonary hypertension. Am J Respir  491  Crit Care Med 2001; 163: 887‐891. 2001/04/03. DOI: 10.1164/ajrccm.163.4.2007116.  492  29.  Nagaya N, Uematsu M, Satoh T, et al. Serum uric acid levels correlate with the severity and the  493  mortality of primary pulmonary hypertension. Am J Respir Crit Care Med 1999; 160: 487‐492. DOI:  494  10.1164/ajrccm.160.2.9812078.  495  30.  Simpson CE, Damico RL, Hummers L, et al. Serum uric acid as a marker of disease risk, severity,  496  and survival in systemic sclerosis‐related pulmonary arterial hypertension. Pulm Circ 2019; 9:  497  2045894019859477. 2019/08/07. DOI: 10.1177/2045894019859477.  498  31.  Schranner D, Kastenmuller G, Schonfelder M, et al. Metabolite Concentration Changes in  499  Humans After a Bout of Exercise: a Systematic Review of Exercise Metabolomics Studies. Sports Med  500  Open 2020; 6: 11. 2020/02/11. DOI: 10.1186/s40798‐020‐0238‐4.  501  32.  Svedjeholm R, Ekroth R, Joachimsson PO, et al. Myocardial uptake of amino acids and other  502  substrates in relation to myocardial oxygen consumption four hours after cardiac operations. J Thorac  503  Cardiovasc Surg 1991; 101: 688‐694. 1991/04/01.  504  33.  Sun H, Olson KC, Gao C, et al. Catabolic Defect of Branched‐Chain Amino Acids Promotes Heart  505  Failure. Circulation 2016; 133: 2038‐2049. 2016/04/10. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.020226.  506  34.  Tanada Y, Shioi T, Kato T, et al. Branched‐chain amino acids ameliorate heart failure with cardiac  507  cachexia in rats. Life Sci 2015; 137: 20‐27. 2015/07/05. DOI: 10.1016/j.lfs.2015.06.021.  508    509    510    511    512    513    514    515    516    517    518    519    520    521    522    523    524    525    526    527    528    529    530  Figure Legends  531  Figure 1. Box plots depicting abundance of metabolites that significantly increase (a) or decrease (b)  th 532  post‐exercise compared to pre‐exercise. The center line denotes the median value (50  percentile) and  th th 533  upper and lower hinges denote 75  and 25  percentiles of data respectively. Upper and lower fences  th th 534  denote 1.5 times the 75  percentile and 25  percentile respectively. Individual data points beyond  535  upper and lower fences are presented as dots.   536  Figure 2. Heatmaps depicting the top 25 unadjusted rest (a) and exercise (b) metabolite associations  537  with ventriculo‐arterial parameters. Parameters are listed along the y‐axis, and individual metabolites  538  are shown on the x‐axis. The red‐blue color scale represents the value of the z‐scored coefficient, which  539  reflects the mean standard deviation change for each ventriculo‐arterial parameter per one standard  540  deviation increase in metabolite. Red colors correspond to lower values, and blue colors correspond to  541  higher values, as per the color key. Dendrograms reflect hierarchical clustering that orders rows and  542  columns by similarity of associations.   543  Figure 3. Volcano plots showing the magnitude (x‐axis) and significance (y‐axis) of metabolite fold‐ 544  change differences in subjects with decoupled versus preserved Ees/Ea (a) and with versus without  545  clinical worsening (b). Dots represent individual metabolite features. Features increased in subjects with  546  decoupled Ees/Ea (a) or clinical worsening (b) are shown with red dots, while features decreased are  547  shown with blue dots. The lower horizontal line indicates borderline statistical significance at α=0.20.  548  The upper horizontal line indicates statistical significance at α=0.05.  549  Figure 4. Model fit for sparse PLS models utilizing NT‐proBNP, pre‐exercise metabolites, and post‐ 550  exercise metabolites as explanatory variables to predict ventriculo‐arterial parameters as dependent  551  variables: dEDV and dEes (a and b); Ees and Tau (c and d); and rest and exercise mPAP (e and f). Actual  552  values in the data (x‐axis) are plotted against the values predicted by the models (y‐axis). R  values are  553  rounded to two decimal places.  554  Figure 5. Receiver operating characteristics curves for logistic regression models of clinical worsening.  555  Area under the curve for NT‐proBNP (gray curve) and metabolites selected by logistic regression (black  556  curve) are shown. Sensitivity (true positive rate) is plotted on the y‐axis, and 1‐specificity (false positive  557  rate) is plotted on the x‐axis.  558  Figure 6. Pathway enrichment and topology analysis for sPLS models with R  greater than 80%. Pathway  559  impact is plotted on the x‐axis, and significance is plotted on the x‐axis. Point sizes are proportionate to  560  pathway impact. Point colors reflect p‐values from largest (blue) to smallest (red). The KEGG pathway  561  database was used as a reference metabolome. The solid horizontal line indicates statistical significance  562  at α=0.05. The dashed horizontal line indicates statistical significance at α=0.10.  563    564    565    566    567    Table 1. Demographics and Clinical Characteristics Variable Median (IQR) or n (%), as appropriate Age, years 61.00 (47.00, 66.00] Sex (% female) Female 19 (82.6%) Male 4 (17.4%) Race (% white) White 19 (82.6%) non-White 4 (17.4%) Subtype (% IPAH vs SScPAH) IPAH 7 (30.4%) SScPAH 16 (69.6%) WHO FC, n I/II/III 1 1 (4.3%) 2 11 (47.8%) 3 11 (47.8%) pro-BNP, pg/dL 326.00 (116.00, 681.50] Cr, mg/dL 0.90 (0.80, 1.00] RAP, mmHg 7.00 (3.50, 10.00] meanPAP, mmHg 33.00 (27.00, 47.00] PAWP, mmHg 10.00 (6.00, 12.00] CO, L/min 4.60 (4.20, 5.33] PVR, Wood units 4.67 (2.86, 8.39] VO2 peak, mL/kg/min 10.50 (8.97, 12.43] RER 0.93 (0.89, 1.00] Ees (RV contractility) 0.52 (0.43, 0.69] Ea (RV afterload) 0.69 (0.52, 1.08] Ees/Ea (RV-PA coupling) 0.66 (0.45, 0.99] RVEF, % 49.62 (38.53, 56.88] Tau Suga 32.28 (24.27, 37.66] RV end diastolic volume, mL 177.63 (132.70, 196.95] meanPAP at 25W, mmHg 48.00 (39.00, 64.00] PAWP at 25W, mmHg 15.00 (9.00, 20.00] CO at 25W, L/min 9.30 (6.97, 10.00] PVR at 25W, Wood units 5.12 (3.56, 7.87] mPAP/CO multi-point slope 4.64 (1.51, 7.01] PAWP/CO multi-point slope 0.87 (0.03, 2.41] Taking PDE5 inhibitor Yes 13 (56.5%) No 10 (43.5%) Taking ERA Yes 17 (73.9%) No 6 (26.1%) Taking prostanoid Yes 0 (0.0%) No 23 (100.0%) Abbreviations: IQR: interquartile range; IPAH: idiopathic pulmonary arterial hypertension; SSc-PAH: systemic sclerosis-associated pulmonary arterial hypertension; WHO: World Health Organization; FC: functional classification; pro-BNP: brain-type natriuretic peptide pro-hormone; Cr: creatinine; RAP: right atrial pressure; meanPAP: mean pulmonary arterial pressure; PAWP: pulmonary artery wedge pressure; CO: cardiac output; PVR: pulmonary vascular resistance; VO2 peak: maximum oxygen uptake; RER: respiratory equivalence ratio; Ees: end- systolic elastance; Ea: end-arterial elastance; RVEF: right ventricular ejection fraction; PDE5 inhibitor: phosphodiesterase-5 inhibitor; ERA: endothelin receptor antagonist Table 2. Significant Paired Rest-Exercise Differences in Metabolite Abundance Metabolite Feature Class Pathway Fold- log2 (FC) p-value change (FC) Alanine Amino acid Alanine and aspartate 1.1936 0.2553 0.0004 metabolism Arg/Orn Amino acid Urea cycle 1.1909 0.2520 0.0006 Leucine Amino acid BCAA metabolism 1.0886 0.1225 0.0035 GABR Amino acid Urea cycle 1.1699 0.2264 0.0043 Ornithine Amino acid Urea cycle 0.9259 -0.1111 0.0067 Methionine Amino acid Methionine, Cysteine, 1.0891 0.1231 0.0135 SAM and Taurine Metabolism N-alpha-Acetylasparagine Amino acid Alanine and aspartate 1.1272 0.1727 0.0163 metabolism Isoleucine Amino acid BCAA metabolism 1.0731 0.1018 0.0214 3-Aminoisobutanoic acid Amino acid Pyrimidine metabolism 1.1605 0.2147 0.0254 Serine Amino acid Glycine, Serine and 0.9452 -0.0814 0.0384 Threonine Metabolism Inosine Nucleotide Purine Metabolism 1.7256 0.7871 0.0415 N-Acetylleucine Amino Acid BCAA metabolism 1.0845 0.1171 0.0415 Phenylalanine Phenylalanine 1.0560 0.07861 0.0484 Amino Acid Metabolism Table 3. Model Accuracy Comparisons: proportion of variance for each parameter explained by selected metabolite combinations versus NT-proBNP Parameter pre-exercise metabolite post-exercise metabolite NT-proBNP R 2 2 profile R profile R Exercise mPAP 0.93 0.90 0.30 Rest PAWP 0.90 0.08 0.06 Rest mPAP 0.81 0.81 0.26 Exercise PVR 0.75 0.61 0.57 Rest PVR 0.74 0.63 0.43 PCWP/CO 0.69 0.74 0.61 Rest CO 0.67 0.58 0.35 TauSuga 0.61 0.52 0.07 RER 0.59 0.39 0.13 dEDV 0.56 0.88 0.00 Ees 0.51 0.59 0.02 Peak VO2 0.50 0.38 0.18 Ve/VO2 0.42 0.48 0.29 mPAP/CO 0.37 0.53 0.53 Exercise PAWP 0.37 0.02 0.24 dEes 0.29 0.53 0.00 Ees/Ea 0.27 0.21 0.20 Exercise CO 0.05 0.87 0.22 See Table 1 for abbreviations. Figure 1a Figure 1b Figure 2a Figure 2b Figure 3a Figure 3b A Figures 4a and 4b C Figures 4c and 4d E Figures 4e and 4f Figure 5 A Figures 6a and 6b C Figures 6c and 6d Specific metabolomic profiles associate with discrete aspects of right ventricular-pulmonary arterial function Aberrant tryptophan metabolism is linked with intrinsic RV function measured with multi-beat pressure-volume loop analysis, and resting arginine bioavailability predicts RV-PA responses to exercise

Journal

AJP Lung Cellular and Molecular PhysiologyThe American Physiological Society

Published: Jun 1, 2023

There are no references for this article.