A tubule cell model for ifosfamide nephrotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
Mechanisms leading to ifosfamide (IF)-induced renal damage have not been fully elucidated. Recent work suggests that localized renal tubular metabolism of IF and the production of the nephrotoxic chloroacetaldehyde may lead to nephrotoxicity. Presently no pharmacological method to reduce IF nephrotoxicity has been identified. The objectives of this study were to establish a tubule cell model for IF nephrotoxicity, to verify whether renal proximal tubular cells have the necessary cytochrome P450 (CYP) enzymes to oxidize IF, and whether they can metabolize IF to chloroacetaldehyde. CYP3A, and 2B mRNA and protein were identified in LLCPK-1 cells. The cells metabolized the R- and S-IF enantiomers to their respective 2- and 3-dechloroethylifosfamide metabolites, by-products of chloroacetaldehyde formation. Metabolite production was both time and concentration-dependent. IF did not affect cell viability. In contrast, glutathione-depleted cells showed time and dose-dependent damage. The presence of the relevant CYP enzymes in renal tubular cells along with their ability to metabolize IF to its 2- and 3-dechloroethylifosfamide metabolites suggests that nephrotoxic damage may result from the localized production of chloroacetaldehyde. Glutathione is a major defence mechanism against IF toxicity, thus pharmacological methods for replenishing intracellular glutathione may be effective in modulating IF-induced nephrotoxicity.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».