Independent of Renox, NOX5 Promotes Renal Inflammation and Fibrosis in Diabetes by Activating ROS-Sensitive Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Excessive production of renal reactive oxygen species (ROS) plays a major role in diabetic kidney disease (DKD). Here, we provide key findings demonstrating the predominant pathological role of the pro-oxidant enzyme NADPH oxidase 5 (NOX5) in DKD, independent of the previously characterized NOX4 pathway. In patients with diabetes, we found increased expression of renal NOX5 in association with enhanced ROS formation and upregulation of ROS-sensitive factors early growth response 1 (EGR-1), protein kinase C-α (PKC-α), and a key metabolic gene involved in redox balance, thioredoxin-interacting protein (TXNIP). In preclinical models of DKD, overexpression of NOX5 in Nox4-deficient mice enhances kidney damage by increasing albuminuria and augmenting renal fibrosis and inflammation via enhanced ROS formation and the modulation of EGR1, TXNIP, ERK1/2, PKC-α, and PKC-ε. In addition, the only first-in-class NOX inhibitor, GKT137831, appears to be ineffective in the presence of NOX5 expression in diabetes. In vitro, silencing of NOX5 in human mesangial cells attenuated upregulation of EGR1, PKC-α, and TXNIP induced by high glucose levels, as well as markers of inflammation (TLR4 and MCP-1) and fibrosis (CTGF and collagens I and III) via reduction in ROS formation. Collectively, these findings identify NOX5 as a superior target in human DKD compared with other NOX isoforms such as NOX4, which may have been overinterpreted in previous rodent studies.
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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 ».