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Enregistrement W4396994312 · doi:10.1681/asn.20213210s1155b

Urinary UDP-Glucose as a Novel Actionable Biomarker of Dehydration-Induced AKI

2021· article· en· W4396994312 sur OpenAlexaff
María Agustina Battistone, Alexandra C. Mendelsohn, Dennis Brown, Sylvie Breton

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectrolyte and hormonal disorders
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerUrinary systemMedicineUrologyDehydrationInternal medicineIntensive care medicineChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: People working in “extreme” conditions such as sugar cane workers, firefighters, and military personnel are subjected to significant dehydration. Prolonged episodes of dehydration may result in acute kidney Injury (AKI). AKI is associated with inflammation and is usually diagnosed only after the kidneys have gone through significant and often irreversible damage. We showed that the P2Y14 receptor mediates renal inflammation leading to AKI following ischemia-reperfusion-injury. P2Y14 is activated by the danger molecule UDP-glucose (UDP-Glc). Here we hypothesized that UDP-Glc is released by damaged cells throughout the body after dehydration-induced stress. UDP-Glc is filtered by the kidney and concentrated in collecting ducts where it activates P2Y14 in intercalated cells. This would trigger renal inflammation and contribute to dehydration-associated AKI. Methods: Mice were subjected to water deprivation for 24, 48 and 72 hours. Kidney function was assessed via serum creatinine (SCr), blood urea nitrogen (BUN) and urine albumin. To study proximal tubule (PT) damage, aquaporin 1 (AQP1) localization was analyzed by immunofluorescence (IF). Urinary UDP-Glc concentration was measured by LC-MS, and renal recruitment of immune cells by flow cytometry and IF. Results: Mice that were subjected to dehydration showed body weight loss. Water deprivation induced elevations in SCr and BUN after 48 and 72 hours, relative to control. Dehydration also promoted albuminuria and the redistribution of AQP1 from the plasma membrane into the PT cell body indicating PT injury. An increase in urinary UDP-Glc concentration, and renal recruitment of macrophages (CD64+F4/80+) were detected at 48 and 72 hours of dehydration. In particular, infiltration of CD11c-positive renal macrophages after dehydration was observed. Conclusions: This study supports the hypothesis that UDP-Glc, released by damaged cells during severe dehydration, induces the renal recruitment of inflammatory macrophages leading to PT injury. Blocking the UDP-Glc/P2Y14 pathway represents, therefore, a new therapeutic avenue for the attenuation of dehydration-induced renal inflammation and dysfunction. In this context, urinary UDP-Glc is a promising actionable biomarker for dehydration-induced AKI. Funding: NIDDK Support, Commercial Support - Danone Nutricia Research

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 enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,277 · 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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