Selective tubular activation of hypoxia-inducible factor-2α has dual effects on renal fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxia-inducible factor (HIF) is a key transcriptional factor in the response to hypoxia. Although the effect of HIF activation in chronic kidney disease (CKD) has been widely evaluated, the results have been inconsistent until now. This study aimed to investigate the effects of HIF-2α activation on renal fibrosis according to the activation timing in inducible tubule-specific transgenic mice with non-diabetic CKD. HIF-2α activation in renal tubular cells upregulated mRNA and protein expressions of fibronectin and type 1 collagen associated with the activation of p38 mitogen-activated protein kinase. In CKD mice, activation of HIF-2α at the beginning of CKD significantly aggravated renal fibrosis, whereas it did not lead to renal dysfunction. However, activation at a late-stage of CKD abrogated both renal dysfunction and fibrosis, which was associated with restoration of renal vasculature and amelioration of hypoxia through increased renal tubular expression of VEGF and its isoforms. As with tubular cells with HIF-2α activation, those under hypoxia also upregulated VEGF, fibronectin, and type 1 collagen expressions associated with HIF-1α activation. In conclusion, late-stage renal tubular HIF-2α activation has protective effects on renal fibrosis and the resultant renal dysfunction, thus it could represent a therapeutic target in late stage of CKD.
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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 | 0,000 |
| 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 ».