Extracellular vesicles as regulators of kidney function and disease
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs) are small, lipid bilayer-delimited particles of cellular origin that recently gained increasing attention for their potential use as diagnostic biomarkers, and beyond that for their role in intercellular communication and as regulators of homeostatic and disease processes. In acute kidney injury (AKI) and chronic kidney disease (CKD), the potential use of EVs as diagnostic and prognostic markers has been evaluated in a series of clinical studies and contributions to pathophysiologic pathways have been investigated in experimental models. While EV concentrations in biofluids could not distinguish renal patients from healthy subjects or determine disease progression, specific EV subpopulations have been identified that may provide useful diagnostic and prognostic tools in AKI. Specific EV subpopulations are also associated with clinical complications in sepsis-induced AKI and in CKD. Beyond their role as biomarkers, pathophysiologic involvement of EVs has been shown in hemolytic uremic syndrome- and sepsis-induced AKI as well as in cardiovascular complications of CKD. On the other hand, some endogenously formed or therapeutically applied EVs demonstrate protective effects pointing toward their usefulness as emerging treatment strategy in kidney disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».