STAT3 inhibition attenuates the progressive phenotypes of Alport syndrome mouse model
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alport syndrome (AS) is a hereditary, progressive nephritis caused by mutation of type IV collagen. Previous studies have shown that activation of signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) exacerbates other renal diseases, but whether STAT3 activation exacerbates AS pathology is still unknown. Here we aim to investigate the involvement of STAT3 in the progression of AS. Method: Phosphorylated STAT3 expression was assessed by immunoblotting analysis of kidneys and glomeruli of an AS mouse model (Col4a5 G5X mutant). To determine the effect of blocking STAT3 signaling, we treated AS mice with the STAT3 inhibitor stattic (10 mg/kg i.p., three times per week for 10 weeks; n = 10). We assessed the renal function [proteinuria, blood urea nitrogen (BUN), serum creatinine] and analyzed the glomerular injury score, fibrosis and inflammatory cell invasion by histological staining. Moreover, we analyzed the gene expression of nephritis-associated molecules. Results: Phosphorylated STAT3 was upregulated in AS kidneys and glomeruli. Treatment with stattic ameliorated the progressive renal dysfunction, such as increased levels of proteinuria, BUN and serum creatinine. Stattic also significantly suppressed the gene expression levels of renal injury markers (Lcn2, Kim-1), pro-inflammatory cytokines (Il-6, KC), pro-fibrotic genes (Tgf-β, Col1a1, α-Sma) and Mmp9. Stattic treatment decreased the renal fibrosis congruently with the decrease of transforming growth factor beta (TGF-β) protein and increase of antifibrosis-associated markers p-Smad1, 5 and 8, which are negative regulators of TGF-β signaling. Conclusion: STAT3 inhibition significantly ameliorated the renal dysfunction in AS mice. Our finding identifies STAT3 as an important regulator in AS progression and provides a promising therapeutic target for AS.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».