Endotoxin Modulates the Expression of Renal Drug Transporters in HIV-1 Transgenic Rats
Notice bibliographique
Résumé
PURPUSE: Bacterial co-infections and low grade endotoxemia are common in HIV patients. Inflammation due to endotoxin or HIV may influence the expression and activity of transporters. Kidney transporters influence renal drug clearances including many antiretroviral agents. Our objective was to study the effect of endotoxin and HIV on the renal expression of drug transporters in an HIV-transgenic (HIV-Tg) rat model. These rats develop immune dysfunction and AIDS-associated conditions like humans. METHODS: Endotoxin or saline was administered intraperitoneally to HIV-Tg or wild type (WT) littermates and kidneys were collected 18 hours later. Expression of transporters and cytokines were measured by qRT-PCR and Western blots. Serum cytokine levels were measured by ELISA. RESULTS: Endotoxin induced serum levels of IL-6, TNF-α and IFN-γ in both HIV-Tg and WT animals. The basal mRNA expression of Oct2, Oct3, Octn1, Mate1, Urat1 and Ent1was significantly lower (33-60%) and the expression of Ent2 and Pept2 was significantly higher (33-45%) in HIV-Tg as compared to WT. While endotoxin significantly downregulated the mRNA expression of Mdra1 and Pept2 in both HIV and WT groups (69-78%), it imposed a significant reduction on the mRNA expression of Oct2, Oct3, Octn1, Mate1, Oat2, urat1, and Ent1 (54-83%) only in the WT group. Endotoxin significantly increased the mRNA expression of Pept1 (140%) in both WT and HIV groups. CONCLUSIONS: HIV and endotoxin each imposed alterations in the expression of many clinically important renal drug transporters although co-infection did not augment this effect. Viral and/or bacterial infections may impact the renal clearance of drug substrates in patients and could potentially be a source of drug-disease interactions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».