Myocardin-related transcription factor drives epithelial fibrogenesis in polycystic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polycystic kidney disease (PKD) is characterized by extensive cyst formation and progressive fibrosis. However, the molecular mechanisms whereby the loss/loss-of-function of Polycystin 1 or 2 (PC1/2) provokes fibrosis are largely unknown. The small GTPase RhoA has been recently implicated in cystogenesis , and we have shown that the RhoA/cytoskeleton/myocardin-related transcription factor (MRTF) pathway is a key mediator of epithelium-induced fibrogenesis. Therefore, we hypothesized that MRTF is activated by PC1/2 loss and plays a critical role in fibrogenic reprogramming of the epithelium. Loss of PC1 or PC2 induced by siRNA in vitro activated RhoA, caused cytoskeletal remodeling and robust nuclear MRTF translocation and overexpression. These phenomena were also manifest in PKD1 (RC/RC) and PKD2 (WS25/-) mice, with MRTF translocation and overexpression occurring predominantly in dilated tubules and in cyst-lining epithelium, respectively. In epithelial cells, a large cohort of PC1/PC2 downregulation-induced genes was MRTF-dependent, including cytoskeletal, integrin-related, and matricellular/fibrogenic proteins. Epithelial MRTF was necessary for paracrine priming of fibroblast-myofibroblast transition. Thus, MRTF is a critical novel mediator of the PC1/2 loss-induced profibrotic epithelial phenotype, and consequently PKD-related fibrosis.
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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) | 0,001 | 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 ».