Neutralization of Tumor Necrosis Factor-Alpha Reduces Renal Fibrosis and Hypertension in Rats with Renal Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increased production of tumor necrosis factor-α (TNF-α) in chronic kidney disease may be involved in the progression of renal failure and injury, and cardiovascular disease. We investigated the effect of TNF-α neutralization on renal failure, inflammation and fibrosis, and blood pressure in rats with renal failure. METHODS AND RESULTS: Renal failure was induced by renal mass reduction and the animals were treated with PEG-sTNFR1, a pegylated form of soluble TNF type 1 receptor that neutralizes TNF-α, for 6 weeks. Systolic, diastolic and mean arterial pressures were higher in renal failure rats that were associated with increased serum creatinine, albuminuria and renal injury comprised of blood vessel media hypertrophy, focal and segmental glomerulosclerosis, tubular atrophy and interstitial inflammation and fibrosis. These changes were associated with greater levels of TNF-α, transforming growth factor (TGF)-β1, nuclear transcription factor NF-ĸB and cytosolic phospho-IĸB-α, and inflammatory markers expression (ICAM-1, VCAM-1 and MCP-1). Moreover, endothelin (ET)-1 production was also increased, whereas nitric oxide (NO) release was decreased. TNF-α neutralization reduced hypertension, albuminuria and renal inflammation and fibrosis, which were coupled to a reduction in renal NF-ĸB activation, inflammatory markers expression, TGF-β1 and ET-1 production, and an increase in NO release. CONCLUSION: Neutralization of TNF-α in rats with renal failure decreases NF-ĸB activity that is associated with a reduction in renal TGF-β1 and ET-1 production, and an improvement of NO release. These effects likely reduce renal inflammation and fibrosis, and blood pressure indicating a pivotal role for TNF-α, at least, in the progression of renal injury.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».