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Enregistrement W4409949513 · doi:10.1002/art.43200

Aberrant Glycosylation of <scp>IgG</scp> in Children With Active Lupus Nephritis Alters Podocyte Metabolism and Causes Podocyte Injury

2025· article· en· W4409949513 sur OpenAlexaff
Rhea Bhargava, Rohit Upadhyay, Prasad V. G. Katakam, Scott E. Wenderfer, Jing Chen, Hua He, Richard D. Cummings, Maria Tsokos, George C. Tsokos

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésPodocyteLupus nephritisNephritisGlycosylationImmunologyCell biologyBiologyMedicineProteinuriaGeneticsKidneyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Podocytes are integral to the maintenance of the glomerular filtration barrier. Their injury results in proteinuria and disease progression in lupus nephritis (LN). Aberrant IgG glycosylation drives podocyte injury in LN and leads to cytoskeletal rearrangement, motility changes, and decreased nephrin production. Based on these findings, we hypothesized that IgG glycosylation patterns differentiate systemic lupus erythematosus (SLE) with and without LN and that this aberrant glycosylation reprograms podocyte metabolism. METHODS: IgG was isolated from 40 pediatric SLE and from 7 healthy control samples. N-glycan analysis was performed using mass spectrometry. IgG deglycosylation was performed through enzymatic treatment by Peptide N-Glycosidase F for functional studies in podocytes. Untargeted metabolomics was performed in cultured podocytes after exposure to healthy IgG, LN-derived IgG, or deglycosylated LN-IgG and analyzed by metabolite set enrichment analysis. Digital droplet polymerase chain reaction was used to evaluate urine cells and podocytes in culture for pyruvate kinase expression. RESULTS: The glycosylation pattern of IgG from children with LN was different from that in children with SLE without kidney involvement. Successful treatment led to normalization of IgG glycosylation. Cultured podocytes treated with LN-derived IgG had a lower rate of glycolysis compared to podocytes incubated with deglycosylated LN-IgG or IgG from healthy volunteers. Untargeted metabolomics of podocytes revealed glycolysis as the most enriched pathway in LN and identified five key metabolites (pyruvic acid, phosphoenolpyruvic acid, 2-phosoglycerate, 3 phosphoglycerate, and fructose 1,6 bisphosphate) in which their levels significantly differed among podocytes exposed to LN-derived IgG (LN-IgG) compared to healthy IgG and deglycosylated LN-IgG. This analysis also revealed clustering around a rate limiting step of glycolysis catalyzed by PKM (Pyruvate Kinase M). Urine analyses revealed elevated pyruvic acid and greater expression of pyruvate kinase in podocytes shed in urine in patients with LN compared to levels in patients with SLE without kidney involvement. Podocytes in culture had elevated PKM levels when exposed to LN-IgG compared to IgG from patients with nonrenal SLE and LN in remission. CONCLUSION: Aberrant IgG glycosylation develops in children with LN and adversely alters podocyte metabolism, rendering these cells vulnerable to injury. Successful treatment reverses IgG glycosylation to patterns comparable to those in patients with nonrenal SLE. These data lay a strong foundation for larger translational studies evaluating the potential of IgG glycosylation as a predictive and pharmacodynamic biomarker for LN. This work also supports a need for the development of approaches to control the aberrant glycosylation of self-targeting IgG in patients with LN as a mechanism to minimize podocytopathy.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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