MECHANICAL LOADING MODULATES ANGIOGENIC FACTORS IN TENDON CELLS
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Tendon disorders are a significant cause of pain and morbidity amongst athletes, workers and the general public.1 2 Tendinopathy is often viewed as the result of failed or inadequate healing response through repetitive overuse.3 The clinical symptoms of tendinopathy are activity–related pain, focal tenderness, and intratendinous imaging changes. Previous authors have suggested there may be an association between pain and neurovascular changes resulting from tendon overuse in tendinopathy patients.4 5 In order to examine the effects of repetitive overuse on the expression of angiogenic genes which regulate neovascularization in tendinopathy, primary human tendon cells were subjected to cyclic strain. Methods By using Flexcell Tension Systems, the isolated tendon cells from human hamstring tendons (excess ACL autograft material) were exposed to cyclic tension (1 Hz frequency and 10% strain). RNA samples were isolated at different time points and gene expression was evaluated by qPCR and qPCR array. Zymography assay was also conducted in order to measure the activity of MMP-2 in the supernatant of tendon cell culture. Results Initial experiments show that cyclic strain of two-dimensional primary tenocyte cell cultures (1 Hz) promotes increased expression of VEGF, bFGF, Cox-2 and IL-6 genes, and increased activity of MMP-2. But, by increasing the time course (∼after 4 h), bFGF, Cox-2 and VEGF are progressively downregulated. Our preliminary results of qPCR array for angiogenic profiling of tendon cells also led to the discovery of other genes (ANGPTL4, FGF-1, TGFα, VEGF-C, PROK2 and SPHK1) that may respond to tensile loading following a similar pattern. Conclusion It seems that the early response of the tendon cell to overuse tensile loading leads to upregulation of some angiogenic factors which may play an important role in tissue homeostasis following periods of overuse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».