Insulin increases gelatinase activity in rat glomerular mesangial cells via ERK‐ and PI‐3 kinase‐dependent signalling
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic nephropathy is associated with increased accumulation of the extracellular matrix (ECM) in the kidney, which ultimately leads to kidney failure. This may occur due to excessive synthesis of ECM components or reduced degradation, a process primarily mediated by matrix metalloproteinases (MMPs). The direct effect of insulin on ECM synthesis and degradation in glomerular mesangial cells (GMCs) is unclear. Here, we show an increased gelatinase activity in conditioned media from insulin-treated rat GMCs, determined by gelatin zymography. Furthermore, we show using the specific inhibitors LY294002 and PD98059 that insulin induced increased gelatinase activity via an intracellular signalling mechanism involving phosphatidylinositol-3 kinase (PI-3K) and the extracellular signal-regulated kinase 1/2 (ERK1/2) mitogen-activated protein kinases (MAPKs) respectively. In addition, we demonstrate that PI-3 kinase and ERK1/2 MAPK are activated by insulin in GMCs. The appearance of protease activity at approximately 72 kDa suggested that MMP-2 activity may be induced by insulin, however, we did not detect an increase in MMP-2 expression by Western blotting. In summary, our results suggest that insulin can induce gelatinase activity in GMCs, and it is possible that loss of this input in insulin-resistant type 2 diabetic individuals may contribute to ECM accumulation and the development of nephropathy.
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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 ».