Effects of serum lipoproteins on cyclosporine A cellular uptake and renal toxicity in vitro
Notice bibliographique
Résumé
In-vitro studies were performed to shed light on previous findings that showed increased uptake of cyclosporine A in the kidneys and liver of hyperlipidemic rats, and increased signs of kidney toxicity. Hepatocytes were obtained from rats, cultured, and exposed to a diluted serum from hyperlipidemic rats. Some cells were also exposed to lipid-lowering drugs. After washing out the rat serum or lipid-lowering drugs, cells were exposed to cyclosporine A embedded in serum lipoproteins. Pretreatment with hyperlipidemic serum and lipid-lowering drugs was associated with an increased uptake of cyclosporine A. As expected, atorvastatin caused an increase in low density lipoprotein receptor and a decrease in MDR1A mRNA in the hepatocytes. A decrease in NRK-52E rat renal tubular cellular viability caused by cyclosporine A was noted when cells were preincubated with diluted hyperlipidemic serum. This was matched with evidence of hyperlipidemic-serum-associated increases in the NRK-52E cellular uptake of cyclosporine A and rhodamine-123. The findings of these experiments suggested that in hyperlipidemia the expression and (or) the functional activity of P-glycoprotein was diminished, leading to greater hepatic and renal uptake of cyclosporine A, and renal cellular toxicity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».