Multimodal Kidney Mechanisms of SGLT2 Inhibition in Patients with Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: SGLT2 inhibitors slow chronic kidney disease progression, but intrarenal mechanisms in type 1 diabetes (T1D) remain unclear. Methods: Single-cell RNA-seq (scRNA-seq) from paired kidney biopsies (subcohort, Fig.) and multiparametric kidney MRI (BOLD R2*) were obtained at baseline and after 16 weeks of treatment with dapagliflozin (dapa) or placebo in youth with T1D and preserved kidney function in a pre-specified ancillary study of the ATTEMPT trial (N=98). Transcriptomic effects were tested with negative binomial mixed models (NBMM) with fixed effects of treatment, visit, their interaction, and within-subject correlation, with FDR<0.05. Transcript changes were regressed against changes in iohexol mGFR, HbA1c and time-in-range (TIR), adjusting for treatment effects within each cell type. An independent external cohort of youth with T1D and healthy controls was used to test whether dapa-responsive transcripts shifted toward healthy-control levels. Results: Dapa reduced GFR, lowered HbA1c, and increased TIR, as previously published. MRI showed increased whole-kidney R2* (p=0.03), consistent with reversal of diabetic medullary hyperoxia (p<0.001). scRNA-seq from 27 biopsies (~214k cells) revealed placebo-controlled shifts across nephron segments, especially PT, TAL, EC, IC, and POD (q<0.001; Fig.). Pseudotime trajectories indicated a shift from stress-prone PT toward healthier PT states. In the external T1D cohort, ~55% of shared significant dapa-responsive transcripts moved toward healthy-control levels. Conclusion: SGLT2 inhibition engages convergent kidney mechanisms in T1D including metabolic reprogramming, vascular quiescence, improved oxygen handling, and acid–base adaptation, providing causal, multimodal evidence for mechanisms underlying kidney protection. Funding: Private Foundation Support
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».