Single-cell transcriptomics and chromatin accessibility profiling elucidate the kidney-protective mechanism of mineralocorticoid receptor antagonists
Notice bibliographique
Résumé
Mineralocorticoid excess commonly leads to hypertension (HTN) and kidney disease. In our study, we used single-cell expression and chromatin accessibility tools to characterize the mineralocorticoid target genes and cell types. We demonstrated that mineralocorticoid effects were established through open chromatin and target gene expression, primarily in principal and connecting tubule cells and, to a lesser extent, in segments of the distal convoluted tubule cells. We examined the kidney-protective effects of steroidal and nonsteroidal mineralocorticoid antagonists (MRAs), as well as of amiloride, an epithelial sodium channel inhibitor, in a rat model of deoxycorticosterone acetate, unilateral nephrectomy, and high-salt consumption-induced HTN and cardiorenal damage. All antihypertensive therapies protected against cardiorenal damage. However, finerenone was particularly effective in reducing albuminuria and improving gene expression changes in podocytes and proximal tubule cells, even with an equivalent reduction in blood pressure. We noted a strong correlation between the accumulation of injured/profibrotic tubule cells expressing secreted posphoprotein 1 (Spp1), Il34, and platelet-derived growth factor subunit b (Pdgfb) and the degree of fibrosis in rat kidneys. This gene signature also showed a potential for classifying human kidney samples. Our multiomics approach provides fresh insights into the possible mechanisms underlying HTN-associated kidney disease, the target cell types, the protective effects of steroidal and nonsteroidal MRAs, and amiloride.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».