Nile Red Fluorescence and Spectroscopy Reveal Unique Lipid Droplet Distribution and Physicochemical Changes in Glomerulonephritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Abnormalities in lipid deposition and lipid droplet (LD) accumulation have not been well established in glomerulonephritis (GN). Nile Red (NR), a well-known lipophilic stain for intracellular LDs, is a solvatochromic fluorophore that provides high-resolution spatial assessment of lipid distribution and chemistry. Solvatochromatic spectroscopy is a sensitive imaging modality with the potential to characterize the subtle, early changes in lipid chemistry associated with glomerular injury and disease. Methods: A total of 72 kidney biopsies of histologically diagnosed glomerular diseases including minimal change disease, membranous nephropathy, primary FSGS, class IV lupus nephritis (LN), ANCA-associated vasculitis, and IgA nephropathy (IgAN), and healthy tissue controls were retrieved from the Biobank for the Molecular Classification of Kidney Disease. Quantitative spectral analysis of NR emission patterns were performed on NR-stained biopsies to generate unique physicochemical profiles for each type of GNl. Segmented regions of biopsies (glomeruli, tubules, and interstitial) were imaged using confocal microscopy allowing for LD quantitatation using an algorithm developed in MATLAB. Results: Lipid droplet distribution greatly differed between the GN with IgAN and LN demonstrating the highest number LDs in glomeruli. By spectral analyses, control tissue showed significant differences in lipid polarity profile between histological compartments of the kidney (glomeruli, interstitium and tubules). Tubules consistently displayed more lipid rich domains compared to interstitial and glomerular regions. In diseased states, these patterns varied between GNs, with glomerular regions becoming more polar (for example in LN) and tubular regions (predominantly for IgAN). Within histologically identical disease types, we noted distinct populations based on lipid profiles, suggesting significant variance within GN. Conclusions: Nile Red spectral analysis of human kidney tissue provides unique insights into lipid physicochemical changes in GN. Marked variance within identical disease types suggests that histological determinants of GNs are limited and sensitive techniques such as high-resolution imaging and spectroscopy can identify earlier changes in disease.
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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 | 0,001 | 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 ».