The NLRP3 Inflammasome Promotes Renal Inflammation and Contributes to CKD
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation significantly contributes to the progression of chronic kidney disease (CKD). Inflammasome-dependent cytokines, such as IL-1β and IL-18, play a role in CKD, but their regulation during renal injury is unknown. Here, we analyzed the processing of caspase-1, IL-1β, and IL-18 after unilateral ureteral obstruction (UUO) in mice, which suggested activation of the Nlrp3 inflammasome during renal injury. Compared with wild-type mice, Nlrp3(-/-) mice had less tubular injury, inflammation, and fibrosis after UUO, associated with a reduction in caspase-1 activation and maturation of IL-1β and IL-18; these data confirm that the Nlrp3 inflammasome upregulates these cytokines in the kidney during injury. Bone marrow chimeras revealed that Nlrp3 mediates the injurious/inflammatory processes in both hematopoietic and nonhematopoietic cellular compartments. In tissue from human renal biopsies, a wide variety of nondiabetic kidney diseases exhibited increased expression of NLRP3 mRNA, which correlated with renal function. Taken together, these results strongly support a role for NLRP3 in renal injury and identify the inflammasome as a possible therapeutic target in the treatment of patients with progressive CKD.
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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 ».