Mesenchymal stem cells pretreated with melatonin ameliorate kidney functions in a rat model of diabetic nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the effect of a regenerative therapy comprising mesenchymal stem cells (MSCs) pretreated with melatonin (MT) as a new therapy for underlying diabetic nephropathy (DN) pathogenesis in a rat model, and its possible effect on autophagy protein Beclin-1. Forty adult male albino Wistar rats were distributed among 4 groups: (i) control, (ii) DN, (iii) MSC-treated, and (iv) treated with MSCs that were pre-incubated in-vitro with MT (5 μmol·L–1 for 24 h; MSCs + MT). MSCs treatment significantly improved the renal functions and ameliorated the measured underlying DN pathogenesis and elevation of Beclin-1 protein levels compared with the DN group. In-vitro pretreatment of MSCs with MT enhanced proliferation and efficiency, and thus improved the kidney functions by increasing superoxide dismutase (SOD-1) and Beclin-1, and decreasing transforming growth factor (TGF-β) markers in the kidney tissue, compared with the MSC group (P < 0.05). In conclusion: MSCs represent a promising target in DN management, and their effect can be intensified by pretreatment with MT. The elevated levels of Beclin-1 could be a mediator.
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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) | 0,001 | 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 ».