Loss of TIMP3 underlies diabetic nephropathy via FoxO1/STAT1 interplay
Notice bibliographique
Résumé
ADAM17 and its inhibitor TIMP3 are involved in nephropathy, but their role in diabetic kidney disease (DKD) is unclear. Diabetic Timp3(-/-) mice showed increased albuminuria, increased membrane thickness and mesangial expansion. Microarray profiling uncovered a significant reduction of Foxo1 expression in diabetic Timp3(-/-) mice compared to WT, along with FoxO1 target genes involved in autophagy, while STAT1, a repressor of FoxO1 transcription, was increased. Re-expression of Timp3 in Timp3(-/-) mesangial cells rescued the expression of Foxo1 and its targets, and decreased STAT1 expression to control levels; abolishing STAT1 expression led to a rescue of FoxO1, evoking a role of STAT1 in linking Timp3 deficiency to FoxO1. Studies on kidney biopsies from patients with diabetic nephropathy confirmed a significant reduction in TIMP3, FoxO1 and FoxO1 target genes involved in autophagy compared to controls, while STAT1 expression was strongly increased. Our study suggests that loss of TIMP3 is a hallmark of DKD in human and mouse models and designates TIMP3 as a new possible therapeutic target for diabetic nephropathy.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».