Sphingomyelinase-Like Phosphodiesterase 3b Expression Levels Determine Podocyte Injury Phenotypes in Glomerular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic kidney disease (DKD) is the most common cause of ESRD in the United States. Podocyte injury is an important feature of DKD that is likely to be caused by circulating factors other than glucose. Soluble urokinase plasminogen activator receptor (suPAR) is a circulating factor found to be elevated in the serum of patients with FSGS and causes podocyte αVβ3 integrin-dependent migration in vitro. Furthermore, αVβ3 integrin activation occurs in association with decreased podocyte-specific expression of acid sphingomyelinase-like phosphodiesterase 3b (SMPDL3b) in kidney biopsy specimens from patients with FSGS. However, whether suPAR-dependent αVβ3 integrin activation occurs in diseases other than FSGS and whether there is a direct link between circulating suPAR levels and SMPDL3b expression in podocytes remain to be established. Our data indicate that serum suPAR levels are also elevated in patients with DKD. However, unlike in FSGS, SMPDL3b expression was increased in glomeruli from patients with DKD and DKD sera-treated human podocytes, where it prevented αVβ3 integrin activation by its interaction with suPAR and led to increased RhoA activity, rendering podocytes more susceptible to apoptosis. In vivo, inhibition of acid sphingomyelinase reduced proteinuria in experimental DKD but not FSGS, indicating that SMPDL3b expression levels determined the podocyte injury phenotype. These observations suggest that SMPDL3b may be an important modulator of podocyte function by shifting suPAR-mediated podocyte injury from a migratory phenotype to an apoptotic phenotype and that it represents a novel therapeutic glomerular disease target.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».