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 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 ».