Anti-microRNA-21 Therapy on Top of ACE Inhibition Delays Renal Failure in Alport Syndrome Mouse Models
Notice bibliographique
Résumé
Col4a3−/− Alport mice serve as an animal model for renal fibrosis. MicroRNA-21 (miR-21) expression has been shown to be increased in the kidneys of Alport syndrome patients. Here, we investigated the nephroprotective effects of Lademirsen anti-miR-21 therapy. We used a fast-progressing Col4a3−/− mouse model with a 129/SvJ background and an intermediate-progressing F1 hybrid mouse model with a mixed genetic background, with angiotensin-converting enzyme inhibitor (ACEi) monotherapy in combination with anti-miR-21 therapy. In the fast-progressing model, the anti miR-21 and ACEi therapies showed an additive effect in the reduction in fibrosis, the decline of proteinuria, the preservation of kidney function and increased survival. In the intermediate-progressing F1 model, the anti-miR-21 and ACEi therapies individually improved kidney pathology. Both also improved kidney function and survival; however, the combination showed a significant additive effect, particularly for survival. RNA sequencing (RNA-seq) gene expression profiling revealed that the anti-miR-21 and ACEi therapies modulate several common pathways. However, anti-miR-21 was particularly effective at normalizing the expression profiles of the genes involved in renal tubulointerstitial injury pathways. In conclusion, significant additive effects were detected for the combination of anti-miR-21 and ACEi therapies on kidney function, pathology and survival in Alport mouse models, as well as a strong differential effect of anti-miR-21 on the renal expression of fibrotic factors. These results support the addition of anti-miR-21 to the current standard of care (ACEi) in ongoing clinical trials in patients with Alport syndrome.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».