Prevention of Chronic Renal Allograft Rejection by SERP-1 Protein
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In previous studies we have demonstrated that Serp-1, a myxoma virus encoded serine protease inhibitor, dramatically inhibits neointimal hyperplasia in vascular injury and aortic transplant models. Here we examined the effect of peritransplant Serp-1 administration on chronic renal allograft rejection. METHODS: Rat renal transplants were performed with sequential recipient sacrifice on postoperative days 2, 10 and 140 to examine both the acute and chronic effects of Serp-1 in recipient rats. RESULTS: Serp-1 administration reduced early posttransplant injury (POD 2) with less acute tubular and vascular necrosis. This translated into a reduction of the characteristic late stage changes of chronic rejection (POD 140), with significantly decreased glomerulosclerosis and neointimal hyperplasia. Effects of Serp-1 treatment were already evident as early as POD 2 with markedly decreased levels of TGF-beta mRNA witnessed at both the early and late time points (POD 2, 10 and 140). CONCLUSION: We have demonstrated that peritransplant Serp-1 viral protein decreased early injury and allowed reduced chronic rejection in a rat renal model. Recipients treated with Serp-1 are associated with a decrease in TGF-beta mRNA levels in the allografts suggesting that the serine protease inhibitor may inhibit TGF-beta transcription and its profibrotic effects.
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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) | 0,001 | 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 ».