NOX5 Promotes Diabetic Kidney Disease by Modulating Redox-Sensitive Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Background: Enhanced level of reactive oxygen species (ROS) in diabetes is considered a major contributor in aggravating renal injury. We aimed to examine the the role of pro-oxidant enzyme NOX5 and associated redox-sensitive pathways in diabetic kidney disease (DKD). Methods: We examined the expression of NOX5 and associated redox-sensitive factors including NOX4, thioredoxin-interacting protein (TXNIP), a transcription factor, EGR1 (early growth response 1) and a protein kinase, PKC-α as well as ROS production in human kidney biopsies and in human renal cell lines as well as in human kidney organoids. We also assessed the effect of NOX5 expression independent of NOX4 in Nox5 transgenic mice in the presence or absence of diabetes. Results: We identified increased expression of renal NOX5 in diabetic patients in association with upregulation of ROS-sensitive factors including EGR-1, PKC-α and TXNIP. We also observed upregulation of human NOX5 and TXNIP in renal organoids exposed to high glucose. Silencing of Nox5 attenuated high glucose induced gene expression of markers of fibrosis and inflammation as well as downregulation of EGR-1, PKC-α and TXNIP. Our data also suggest that Nox5 is upstream of Nox4 and that Nox5 inhibition also downregulates Nox4, but not vice versa. In vivo, overexpression of Nox5 independent of NOX4 pathways demonstrated an increase in albuminuria, renal fibrosis and inflammation in association with upregulation of EGR-1, PKC-α and TXNIP and enhanced ROS production in comparison to diabetic mice not expressing Nox5. Conclusions: These findings suggest that NOX5 plays a key pathogenic role in renal inflammation and fibrosis, thereby providing impetus for the development of NOX5 specific inhibitor to combat DKD.
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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 ».