Genetic and pharmacological inhibition of microRNA-92a maintains podocyte cell cycle quiescence and limits crescentic glomerulonephritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Crescentic rapidly progressive glomerulonephritis (RPGN) represents the most aggressive form of acquired glomerular disease. While most therapeutic approaches involve potentially toxic immunosuppressive strategies, the pathophysiology remains incompletely understood. Podocytes are glomerular epithelial cells that are normally growth-arrested because of the expression of cyclin-dependent kinase (CDK) inhibitors. An exception is in RPGN where podocytes undergo a deregulation of their differentiated phenotype and proliferate. Here we demonstrate that microRNA-92a (miR-92a) is enriched in podocytes of patients and mice with RPGN. The CDK inhibitor p57 Kip2 is a major target of miR-92a that constitutively safeguards podocyte cell cycle quiescence. Podocyte-specific deletion of miR-92a in mice de-repressed the expression of p57 Kip2 and prevented glomerular injury in RPGN. Administration of an anti-miR-92a after disease initiation prevented albuminuria and kidney failure, indicating miR-92a inhibition as a potential therapeutic strategy for RPGN. We demonstrate that miRNA induction in epithelial cells can break glomerular tolerance to immune 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 | 0,001 | 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 ».