S100/Calgranulin-Mediated Inflammation Accelerates Left Ventricular Hypertrophy and Aortic Valve Sclerosis in Chronic Kidney Disease in a Receptor for Advanced Glycation End Products–Dependent Manner
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: S100A12 and fibroblast growth factor 23 are biomarkers of cardiovascular morbidity and mortality in patients with chronic kidney disease (CKD). We tested the hypothesis that human S100/calgranulin would accelerate cardiovascular disease in mice subjected to CKD. APPROACH AND RESULTS: A bacterial artificial chromosome of the human S100/calgranulin gene cluster containing the genes and regulatory elements for S100A8, S100A9, and S100A12 was expressed in C57BL/6J mouse (hBAC-S100) to generate a novel humanized mouse model. CKD was induced by ureteral ligation, and hBAC-S100 mice and wild-type mice were studied after 10 weeks of chronic uremia. hBAC-S100 mice with CKD showed increased fibroblast growth factor 23 in the hearts, left ventricular hypertrophy, diastolic dysfunction, focal cartilaginous metaplasia, and calcification of the mitral and aortic valve annulus together with aortic valve sclerosis. This phenotype was not observed in wild-type mice with CKD or in hBAC-S100 mice lacking the receptor for advanced glycation end products with CKD, suggesting that the inflammatory milieu mediated by S100/receptor for advanced glycation end products promotes pathological cardiac hypertrophy in CKD. In vitro, inflammatory stimuli including interleukin-6, tumor necrosis factor-α, lipopolysaccarides, or serum from hBAC-S100 mice upregulated fibroblast growth factor 23 mRNA and protein in primary murine neonatal and adult cardiac fibroblasts. CONCLUSIONS: Myeloid-derived human S100/calgranulin is associated with the development of cardiac hypertrophy and ectopic cardiac calcification in a receptor for advanced glycation end products-dependent manner in a mouse model of CKD. We speculate that fibroblast growth factor 23 produced by cardiac fibroblasts in response to cytokines may act in a paracrine manner to accelerate left ventricular hypertrophy and diastolic dysfunction in hBAC-S100 mice with CKD.
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 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) | 0,001 | 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 ».