Intrarenal and Urinary Th9 and Th22 Cytokine Gene Expression in Lupus Nephritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We studied the urinary sediment mRNA level of Th9- and Th22-related cytokines in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: We quantified urinary mRNA levels of interleukin (IL) 9, IL-10, IL-22, and their corresponding transcription factors in 73 patients with active lupus nephritis, 13 patients with hypertensive nephrosclerosis (HTN), and 25 healthy subjects. RESULTS: There was no detectable IL-9 mRNA in all samples. Patients with proliferative lupus nephritis had significantly lower urinary IL-22 mRNA levels than those with nonproliferative nephritis (2.2 ± 5.4 vs 8.6 ± 20.0 copies, p = 0.019), and urinary IL-22 mRNA level inversely correlated with the histological activity index (r = -0.427, p < 0.0001). In contrast, patients with lupus nephritis had significantly higher urinary IL-10 mRNA levels than patients with HTN (7.8 ± 18.5 vs 1.9 ± 4.0 copies, p = 0.012), and urinary IL-10 mRNA levels correlated with its intrarenal mRNA levels (r = 0.337, p = 0.004) and SLE disease activity index (r = 0.277, p = 0.018). Urinary IL-10 mRNA level was significantly lower among patients who achieved complete remission than those with partial remission or no response (4.1 ± 6.5 vs 14.1 ± 28.0 copies, p = 0.036). CONCLUSION: Urinary IL-22 mRNA level is decreased in patients with SLE with proliferative nephritis, while urinary IL-10 mRNA levels correlates with its intrarenal mRNA level and disease activity. Urinary IL-10 mRNA levels may also predict treatment response. These results suggest that urinary mRNA levels of IL-10 and IL-22 might be used as biomarkers for assessing disease activity and risk stratification in lupus nephritis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».