Elevated urinary CRELD2 is associated with endoplasmic reticulum stress–mediated kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
ER stress has emerged as a signaling platform underlying the pathogenesis of various kidney diseases. Thus, there is an urgent need to develop ER stress biomarkers in the incipient stages of ER stress-mediated kidney disease, when a kidney biopsy is not yet clinically indicated, for early therapeutic intervention. Cysteine-rich with EGF-like domains 2 (CRELD2) is a newly identified protein that is induced and secreted under ER stress. For the first time to our knowledge, we demonstrate that CRELD2 can serve as a sensitive urinary biomarker for detecting ER stress in podocytes or renal tubular cells in murine models of podocyte ER stress-induced nephrotic syndrome and tunicamycin- or ischemia-reperfusion-induced acute kidney injury (AKI), respectively. Most importantly, urinary CRELD2 elevation occurs in patients with autosomal dominant tubulointerstitial kidney disease caused by UMOD mutations, a prototypical tubular ER stress disease. In addition, in pediatric patients undergoing cardiac surgery, detectable urine levels of CRELD2 within postoperative 6 hours strongly associate with severe AKI after surgery. In conclusion, our study has identified CRELD2 as a potentially novel urinary ER stress biomarker with potential utility in early diagnosis, risk stratification, treatment response monitoring, and directing of ER-targeted therapies in selected patient subgroups in the emerging era of precision nephrology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».