1. Targeting Slit2-Robo Signaling as a Novel Therapy for Diabetic Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is a chronic disease that can lead to life-threatening complications such as diabetic nephropathy (DN). An early manifestation of DN is hyperfiltration, a predictor of poor renal outcomes. Hyperfiltration is partly driven by capillary growth (angiogenesis) within the glomeruli, the filtration units of the kidney. A major stimulus for diabetic glomerular angiogenesis is vascular endothelial growth factor (VEGF). VEGF neutralization blocks hyperfiltration in diabetes, but VEGF blockade itself can lead to renal injury. Endothelial cells express Robo1 and Robo4, which serve as receptors for the secreted ligand Slit2. Robo4 activation by Slit2 inhibits endothelial angiogenesis, whereas Slit2 activation of Robo1 promotes angiogenesis.In search of novel therapies for diabetes-induced glomerular hyperfiltration, we hypothesized that diabetes affects the expression of Slit2 and/or its Robo receptors. We further tested whether Slit2 administration attenuates VEGF-driven diabetic capillary growth.Diabetes was induced by injection of streptozocin (STZ) in male rats. Age- and gender-matched non-diabetic rats were followed as controls. 3 weeks later, kidneys were harvested from both groups, and the expression of Slit2, Robo1 and Robo4 analyzed. In parallel, male diabetic rats were randomized to receive Slit2 or saline injections every 3 days. After 3 weeks, kidney filtration and capillary growth were measured in both groups.Diabetes was associated with a reduction in kidney Robo4 expression, whereas Slit2 and Robo1 mRNA levels were unchanged. Slit2 administration attenuated the diabetes-induced rise in kidney filtration and glomerular capillary growth. Our results suggest that targeting Slit2-Robo signalling may have therapeutic importance for early diabetic nephropathy.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».