Protein kinase C ß inhibition ameliorates experimental mesangial proliferative glomerulonephritis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Activation of protein kinase C (PKC) has been implicated in the pathogenesis of diabetic nephropathy where therapy targeting the β isoform of this enzyme has been examined. However, PKC-β is also increased in various forms of human glomerulonephritis, including IgA nephropathy. Accordingly, we sought to examine the effects of PKC-β inhibition in the Thy1.1 model of mesangial proliferative glomerulonephritis. METHODS: Following administration of monoclonal OX-7, anti-rat Thy-1.1 antibody, Male Wistar rats were randomized to receive either the PKC-β inhibitor, ruboxistaurin (10 mg/kg per day in chow) or vehicle. Animals were then examined 6 days later. RESULTS: PKC-β inhibition was associated with reductions in mesangial cellularity and extracellular matrix deposition. Proteinuria was, however, unaffected. In vitro, PKC-β inhibition showed modest, dose-dependent reductions in mesangial cell (3) H-thymidine and (3) H-proline incorporations, indices of cell proliferation and collagen synthesis, respectively. CONCLUSION: The amelioration of the pathological findings of experimental mesangial proliferative glomerulonephritis by PKC-β inhibition suggests the potential clinical utility of this approach as a therapeutic strategy in non-diabetic glomerular disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».