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Enregistrement W4398167559 · doi:10.1152/physiol.2024.39.s1.806

The Role of Kidney Intercalated Cells in the Immune Response Against UTIs

2024· article· en· W4398167559 sur OpenAlexaffabout
Priyanka Mungara, Forough Chelangarimiyandoab, K. MacNaughton, Emmanuelle Cordat

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemKidneyBiologyImmunologyCell biologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Urinary tract infections (UTIs) are among the most prevalent infections. About 3 in 5 women will experience UTIs in their lifetime, resulting from a bacterial infection caused by uropathogenic E. coli (UPEC). Ascending UPEC first adhere to the collecting ducts, where intercalated cells (ICs) are essential for raising an innate immune response activated by UPEC-outer membrane lipopolysaccharide (LPS). Interestingly, individuals with distal renal tubular acidosis (dRTA) who have a mutation on the gene encoding the kidney anion exchanger 1 (kAE1) have a decreased abundance of IC and are at a higher risk for UTIs. The cellular mechanisms contributing to this higher vulnerability to UTIs remain unclear. Objective and Hypothesis: To enhance our understanding of the immune response mechanisms of collecting duct cells in dRTA patients during UTIs, we hypothesize that the loss of intercalated cells (ICs) in dRTA results in an inadequate immune response against UPEC. Methods: Mouse inner medullary collecting duct cells (mIMCD3) and a mouse strain with a knock-in mutation for kAE1 dRTA (specifically, R607H, equivalent to human R589H) were utilized in the study. We identified and quantified innate immunity markers in mIMCD3 cells exposed to vehicle, UPEC or LPS using qRT-PCR and immunoblot. Primary IC were prepared by magnetic-activated cell sorting (MACS). Various incubation conditions, including exposure to vehicle, LPS, control K12 bacteria, and UPEC for different time intervals were assessed to determine the best experimental conditions. Transurethral UPEC inoculation procedures were also performed to validate results obtained in the in vitro approaches. Results: Experiments on mIMCD3 cells showed a significant increase in the innate immunity marker adrenomedullin (ADM) following exposure to UPEC or LPS, compared to the control group. After 17 h, exposing the primary MACS-enriched ICs to UPEC significantly increased the adrenomedullin protein abundance. UPEC transurethral infections in dRTA mice resulted in a higher bacterial load and increased IL-1β, IL-6, and TNF-α mRNA and protein levels compared to WT mice at 24 post-UTI. In the transgenic mice, ADM gene expression was not up-regulated to the same extent as in WT mice, but LCN2/NGAL gene expression was significantly higher. Conclusions: Our study suggests that the loss of IC in a dRTA mouse model results in higher inflammation and reduced immunity against UPEC exposure. Our research will unravel new therapeutic leads on the intracellular signaling pathway(s) and cellular changes that result in IC-mediated renal protection. The findings may contribute to the development of novel therapeutics for UTIs. Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), the Canadian Institutes of Health Research (CIHR), University of Alberta Graduate Recruitment Scholarship (2023). This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.

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)0,001
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 enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2024
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