Osteopontin Expressed in Tubular Epithelial Cells Regulates NK Cell-Mediated Kidney Ischemia Reperfusion Injury
Notice bibliographique
Résumé
Renal ischemia reperfusion injury (IRI) occurs after reduced renal blood flow and is a major cause of acute injury in both native and transplanted kidneys. Studies have shown diverse cell types in both the innate and the adaptive immune systems participate in kidney IRI as dendritic cells, macrophages, neutrophils, B cells, CD4(+) NK(+) cells, and CD4(+) T cells all contribute to this form of injury. Recently, we have found that NK cells induce apoptosis in tubular epithelial cells (TECs) and also contribute to renal IRI. However, the mechanism of NK cell migration and activation during kidney IRI remains unknown. In this study, we have identified that kidney TECs express a high level of osteopontin (OPN) in vitro and in vivo. C57BL/6 OPN-deficient mice have reduced NK cell infiltration with less tissue damage compared with wild-type C57BL/6 mice after ischemia. OPN can directly activate NK cells to mediate TEC apoptotic death and can also regulate chemotaxis of NK cells to TECs. Taken together, our study's results indicate that OPN expression by TECs is an important factor in initial inflammatory responses that involves NK cells activity in kidney IRI. Inhibiting OPN expression at an early stage of IRI may be protective and preserve kidney function after transplantation.
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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 ».