Distinct roles of arginases 1 and 2 in diabetic nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is the leading cause of end-stage renal disease, resulting in a significant health care burden and loss of economic productivity by affected individuals. Because current therapies for progression of diabetic nephropathy (DN) are only moderately successful, identification of underlying mechanisms of disease is essential to develop more effective therapies. We showed previously that inhibition of arginase using S-(2-boronoethyl)-l-cysteine (BEC) or genetic deficiency of the arginase-2 isozyme was protective against key features of nephropathy in diabetic mouse models. However, those studies did not determine whether all markers of DN were dependent only on arginase-2 expression. The objective of this study was to identify features of DN that are associated specifically with expression of arginase-1 or −2. Elevated urinary albumin excretion rate and plasma urea levels, increases in renal fibronectin mRNA levels, and decreased renal medullary blood flow were associated almost completely and specifically with arginase-2 expression, indicating that arginase-2 selectively mediates major aspects of diabetic renal injury. However, increases in renal macrophage infiltration and renal TNF-α mRNA levels occurred independent of arginase-2 expression but were almost entirely abolished by treatment with BEC, indicating a distinct role for arginase-1. We therefore generated mice with a macrophage-specific deletion of arginase-1 ( CD11bCre/ Arg1fl/fl). CD11bCre/ Arg1fl/fl mice had significantly reduced macrophage infiltration but had no effect on albuminuria compared with Arg1fl/fl mice after 12 wk of streptozotocin-induced diabetes. These results indicate that selective inhibition of arginase-2 would be effective in preventing or ameliorating major features of diabetic renal injury.
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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 ».