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Enregistrement W4396992736 · doi:10.1681/asn.20213210s1745a

Apabetalone Downregulates Fibrotic, Inflammatory and Calcific Processes in Renal Mesangial Cells: Mechanism for Reduced Cardiac Events in CKD Patients

2021· article· en· W4396992736 sur OpenAlexaff
Dean Gilham, Li Fu, Brooke D. Rakai, Sylwia Wasiak, Laura Tsujikawa, Chris Sarsons, Stephanie C. Stotz, Jan O. Johansson, Michael Sweeney, Norman C.W. Wong, Kamyar Kalantar‐Zadeh, Ewelina Kulikowski

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePotassium and Related Disorders
Établissements canadiensResverlogix (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanism (biology)MedicineInflammationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Major adverse cardiac events (MACE) are prevalent in patients with chronic kidney disease (CKD). Apabetalone inhibits BET proteins, which regulate expression of genes involved in fibrosis, inflammation & calcification. In the phase 3 BETonMACE trial, apabetalone reduced MACE in patients with CKD (eGFR<60) implying favorable effects on the kidney-heart axis. Here we examine apabetalone's impact on pathways of nephropathy in human renal mesangial cells (HRMCs). Methods: HRMCs were stimulated with TGF-β1 or LPS ± 1-25μM apabetalone. Gene expression was measured by real-time PCR & RNA-seq. Smooth muscle actin (a-SMA) was examined by immunofluorescence & alkaline phosphatase (TNALP) activity in biochemical assays. RNA-seq from TGF-β1 stimulated HRMC was evaluated by GO and Ingenuity Pathway Analysis (IPA). Results: In HRMCs, apabetalone suppressed TGF-b1 induced pro-fibrotic gene expression including (a) a-SMA, a fibrotic marker, by 90% p<0.001 & de novo a-SMA protein production (b) fibronectin, an extracellular matrix (ECM) component, by 44% p<0.001 (c) NOX4, promoting reactive oxygen species (ROS) production, by 82% p<0.001 (d) TNALP, promoting calcification, by 96% & TNALP activity by 96% p<0.001. Apabetalone opposed LPS induced inflammatory gene expression: IL6 by 94%, IL1B by 95% & PTGS2 (COX2) by 94% p<0.001. In GO, ECM gene sets were in the top 20 affected by apabetalone, indicating reduced fibrosis. IPA predicted inhibition of NfkB-RelA and NFkB complex to suppress inflammation, and activation of glucose utilization & tolerance of ROS production pathways, such as Oxidative Phosphorylation (z-score 5.7 p<0.01 at 25μM; z-score 3.5 p>0.05 at 5μM) and NRF2-Mediated Oxidative Stress Response (z score 2.3 p<0.001 at 25μM; z-score 1.6 p<0.001 at 5μM). Conclusions: Apabetalone downregulates responses to TGF-β1 or LPS that promote fibrosis, inflammation & calcification in HRMCs. Changes in energy metabolism pathways predict apabetalone enables HRMC to cope with elevated glucose. Our results provide mechanistic insight into reduced MACE in CKD patients receiving apabetalone in the BETonMACE trial, & predict efficacy in the upcoming phase 3 BETonMACE2 trial. Funding: Commercial Support - Resverlogix Corp.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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