Preventing Renal IschemiaReperfusion Injury Using Small Interfering RNA by Targeting Complement 3 Gene
Notice bibliographique
Résumé
The complement system is one of the important mediators of renal ischemia-reperfusion injury (IRI). We hypothesized that efficient silencing of C3, which is the central component on which all complement activation pathways converge, could be achieved using small interfering RNA (siRNA), and that this would result in overall inhibition of complement activation, thereby preventing IRI in kidneys. A series of experiments was conducted, using a mouse model of IRI and vector-delivered C3-specific siRNA. We demonstrated the following: (1) renal expression of C3 increases as a result of IRI; (2) by incorporation into a pRNAT U6.1 vector, siRNA can be delivered to renal cells in vivo; (3) systemically delivered siRNA is effective in reducing the expression of C3 in an experimentally induced mouse kidney model of IRI; (4) similarly, siRNA reduces complement-mediated IRI-related effects, both in terms of renal injury (as evidenced by renal function and histopathology examination) and mouse mortality and (5) silencing the production of C3 diminishes in vivo production of TNF-alpha. This study implies that siRNA represents a novel approach to preventing IRI in kidneys and might be used in a variety of clinical settings, including transplantation and acute tubular necrosis.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».