Serpina3n accelerates tissue repair in a diabetic mouse model of delayed wound healing
Notice bibliographique
Résumé
Chronic, non-healing wounds are a major complication of diabetes and are characterized by chronic inflammation and excessive protease activity. Although once thought to function primarily as a pro-apoptotic serine protease, granzyme B (GzmB) can also accumulate in the extracellular matrix (ECM) during chronic inflammation and cleave ECM proteins that are essential for proper wound healing, including fibronectin. We hypothesized that GzmB contributes to the pathogenesis of impaired diabetic wound healing through excessive ECM degradation. In the present study, the murine serine protease inhibitor, serpina3n (SA3N), was administered to excisional wounds created on the dorsum of genetically induced type-II diabetic mice. Wound closure was monitored and skin wound samples were collected for analyses. Wound closure, including both re-epithelialization and contraction, were significantly increased in SA3N-treated wounds. Histological and immunohistochemical analyses of SA3N-treated wounds revealed a more mature, proliferative granulation tissue phenotype as indicated by increased cell proliferation, vascularization, fibroblast maturation and differentiation, and collagen deposition. Skin homogenates from SA3N-treated wounds also exhibited greater levels of full-length intact fibronectin compared with that of vehicle wounds. In addition, GzmB-induced detachment of mouse embryonic fibroblasts correlated with a rounded and clustered phenotype that was prevented by SA3N. In summary, topical administration of SA3N accelerated wound healing. Our findings suggest that GzmB contributes to the pathogenesis of diabetic wound healing through the proteolytic cleavage of fibronectin that is essential for normal wound closure, and that SA3N promotes granulation tissue maturation and collagen deposition.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».