Dexamethasone sensitizes to ferroptosis by glucocorticoid receptor–induced dipeptidase-1 expression and glutathione depletion
Notice bibliographique
Résumé
Dexamethasone is widely used as an immunosuppressive therapy and recently as COVID-19 treatment. Here, we demonstrate that dexamethasone sensitizes to ferroptosis, a form of iron-catalyzed necrosis, previously suggested to contribute to diseases such as acute kidney injury, myocardial infarction, and stroke, all of which are triggered by glutathione (GSH) depletion. GSH levels were significantly decreased by dexamethasone. Mechanistically, we identified that dexamethasone up-regulated the GSH metabolism regulating protein dipeptidase-1 (DPEP1) in a glucocorticoid receptor (GR)–dependent manner. DPEP1 knockdown reversed the phenotype of dexamethasone-induced ferroptosis sensitization. Ferroptosis inhibitors, the DPEP1 inhibitor cilastatin, or genetic DPEP1 inactivation reversed the dexamethasone-induced increase in tubular necrosis in freshly isolated renal tubules. Our data indicate that dexamethasone sensitizes to ferroptosis by a GR-mediated increase in DPEP1 expression and GSH depletion. Together, we identified a previously unknown mechanism of glucocorticoid-mediated sensitization to ferroptosis bearing clinical and therapeutic implications.
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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) | 0,002 | 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 ».