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Enregistrement W4402714479 · doi:10.1038/s41418-024-01381-8

The IDH1-R132H mutation aggravates cisplatin-induced acute kidney injury by promoting ferroptosis through disrupting NDUFA1 and FSP1 interaction

2024· article· en· W4402714479 sur OpenAlexaff
Kunmei Lai, Zhimin Chen, Siyi Lin, Keng Ye, Ying Yuan, Guoping Li, Yankun Song, Huabin Ma, Tak W. Mak, Yanfang Xu

Notice bibliographique

RevueCell Death and Differentiation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesFujian Medical UniversityXiamen UniversityFujian Provincial Health CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCisplatinIDH1Lipid peroxidationCancer researchMutationNephrotoxicityAcute kidney injuryProgrammed cell deathKidneyOxidative stressChemistryMedicineBiologyGeneChemotherapyApoptosisGeneticsBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The IDH1-R132H mutation is implicated in the development of various tumors. Whether cisplatin, a common chemotherapeutic agent, induces more significant renal toxicity in individuals with the IDH1-R132H mutation remains unclear. In this study, we observed that the IDH1-R132H mutation exacerbates mitochondrial lipid peroxidation and dysfunction in renal tubules, rendering the kidneys more susceptible to cisplatin-induced ferroptosis. The IDH1-R132H mutation increases methylation of the Ndufa1 promoter, thereby suppressing NDUFA1 transcription and translation. This suppression disrupts NDUFA1's interaction with FSP1, reducing its resistance to cisplatin-induced tubular epithelial cell death. As a consequence, ROS accumulates, lipid peroxidation occurs, and ferroptosis is triggered, thereby promoting acute kidney injury. In summary, this study elucidates a novel mechanism underlying cisplatin-induced nephrotoxicity and provides valuable insights for the development of personalized treatment strategies for tumor patients carrying the IDH1-R132H mutation.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,293
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

Citations28
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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