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Enregistrement W4409440374 · doi:10.14814/phy2.70321

Microarray analysis of the effects of Acthar Gel versus methylprednisolone in a model of focal segmental glomerulosclerosis in female rats

2025· article· en· W4409440374 sur OpenAlexfundno aff
Kyle Hayes, Dale Wright

Notice bibliographique

RevuePhysiological Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMallinckrodt Pharmaceuticals
Mots-clésGlomerulosclerosisFibrosisRenal cortexInflammationMedicineFocal segmental glomerulosclerosisImmune systemMethylprednisoloneInternal medicineKidneyEndocrinologyGene expressionMicroarrayGlomerulonephritisBiologyImmunologyGeneProteinuria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acthar® Gel (repository corticotropin injection) is an alternative treatment for patients with focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) who cannot tolerate or do not adequately respond to glucocorticoids or calcineurin inhibitors. We compared the effects of Acthar versus methylprednisolone (MP) on gene expression in the kidney cortex in a rat model of FSGS induced by puromycin. Female Sprague-Dawley rats (6-8 weeks old) were treated for 8 weeks with Acthar 60 IU/kg (n = 5), MP 2 mg/kg (n = 5), or control (n = 4). On Day 56, animals were sacrificed, and RNA samples of kidney cortex tissue were analyzed using microarrays. Compared with control, Acthar significantly decreased the expression of more genes related to inflammation, immune function, and fibrosis than MP. A subset of these genes exhibited significantly larger fold changes in expression after treatment with Acthar versus MP, including C1qb and C1qc (complement cascade), Ccr2 and Tcrb (immune function), and Mfap4 and Vim (fibrosis). These results suggest that Acthar acts as an immunomodulator with a distinct mechanism of action from that of MP. Their differential alteration of gene expression in the kidney cortex suggests that Acthar may be more effective than MP in reducing inflammation and fibrosis in FSGS, which could slow disease progression.

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)0,001
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 enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations2
Publié2025
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Résumé présentoui

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