Monocyte- and Endothelial-Derived Microparticles Induce an Inflammatory Phenotype in Human Podocytes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Proteinuria is associated with cardiovascular and chronic kidney disease. Microparticles (MPs) are bioactive vesicles shed from activated cells and also linked to cardiovascular disease. MP-like structures have been identified in the glomerular basement membrane, urinary space and between the glomerular basement membrane and the podocyte. We hypothesised that circulating MPs may provide a link between vascular injury and kidney diseases by inducing podocyte phenotypic alterations, thus propagating glomerular dysfunction and proteinuria. METHODS: Human umbilical vein endothelial cells and U937 monocytes were stimulated with TNF-α to produce MPs. These MPs were confirmed by electron microscopy, and added to differentiated podocyte monolayers to determine effects on podocyte albumin endocytosis and the production of soluble mediators. RESULTS: Monocyte and endothelial MPs upregulated podocyte production of pro-inflammatory mediators monocyte chemoattractant protein-1 (p < 0.001) and interleukin-6 (p < 0.001). Only monocyte MPs upregulated podocyte secretion of VEGF (p < 0.001), known to regulate glomerular permeability. Endothelial MPs decreased podocyte albumin endocytosis by 13% compared to control cells (p < 0.01). CONCLUSION: MPs alter endocytic functions of podocytes and induce secretion of pro-inflammatory cytokines, potentially leading to glomerular inflammation in vivo and the development of proteinuria. This study identifies a potential pathophysiological role for circulating MPs in the kidney through effects on the podocyte.
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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 | 0,000 |
| 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 ».