Uremic Toxins in the Progression of Chronic Kidney Disease and Cardiovascular Disease: Mechanisms and Therapeutic Targets
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) is a progressive loss of renal function. The gradual decline in kidney function leads to an accumulation of toxins normally cleared by the kidneys, resulting in uremia. Uremic toxins are classified into three categories: free water-soluble low-molecular-weight solutes, protein-bound solutes, and middle molecules. CKD patients have increased risk of developing cardiovascular disease (CVD), due to an assortment of CKD-specific risk factors. The accumulation of uremic toxins in the circulation and in tissues is associated with the progression of CKD and its co-morbidities, including CVD. Although numerous uremic toxins have been identified to date and many of them are believed to play a role in the progression of CKD and CVD, very few toxins have been extensively studied. The pathophysiological mechanisms of uremic toxins must be investigated further for a better understanding of their roles in disease progression and to develop therapeutic interventions against uremic toxicity. This review discusses the renal and cardiovascular toxicity of uremic toxins indoxyl sulfate, p-cresyl sulfate, hippuric acid, TMAO, ADMA, TNF-α, and IL-6. A focus is also placed on potential therapeutic targets against uremic toxicity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».