Oxidative-stress related increase in keratoconus tear MDA and GPX3 while NRF2-antioxidant functions decrease in stromal cells
Notice bibliographique
Résumé
Keratoconus (KC) is a common eye disease where the cornea undergoes degenerative thinning and steepening. The absence of biomarkers for early diagnosis prior to the onset of overt corneal phenotypes and the lack of curative treatments rooted in a fundamental understanding of KC biology remain significant challenges. To address these issues, we investigated the role of unresolved oxidative stress in KC pathogenesis. Malondialdehyde (MDA) a lipid peroxidation byproduct that accumulates during oxidative stress was significantly elevated in the tears of KC patients compared to unaffected controls and positively correlated with maximal keratometry (Kmax), a measure of KC severity. Similarly, the secreted antioxidant glutathione peroxidase 3 (GPX3), was significantly increased in patient tears, and strongly correlated with Kmax. In a cell culture model of oxidative stress, KC corneal stromal cells displayed increased apoptosis and suboptimal activation of NRF2, a transcription factor master regulator of antioxidant genes. Conversely, inhibition of NRF2 in donor stromal cells elicited KC-like cellular phenotype, whereas sulforaphane, an NRF2 booster restored antioxidant gene expression and the deposition of cornea-typical collagens. Our study identified cellular antioxidant signaling dysregulations in keratoconus where sulforaphane treatment may be restorative. Consistent increases in patient tear MDA and GPX3 present these as promising biomarkers for KC diagnosis and severity predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».