A RHAMM Mimetic Peptide Blocks Hyaluronan Signaling and Reduces Inflammation and Fibrogenesis in Excisional Skin Wounds
Notice bibliographique
Résumé
Hyaluronan is activated by fragmentation and controls inflammation and fibroplasia during wound repair and diseases (eg, cancer). Hyaluronan-binding peptides were identified that modify fibrogenesis during skin wound repair. Peptides were selected from 7- to 15mer phage display libraries by panning with hyaluronan-Sepharose beads and assayed for their ability to block fibroblast migration in response to hyaluronan oligosaccharides (10 kDa). A 15mer peptide (P15-1), with homology to receptor for hyaluronan mediated motility (RHAMM) hyaluronan binding sequences, was the most effective inhibitor. P15-1 bound to 10-kDa hyaluronan with an affinity of K(d) = 10(-7) and appeared to specifically mimic RHAMM since it significantly reduced binding of hyaluronan oligosaccharides to recombinant RHAMM but not to recombinant CD44 or TLR2,4, and altered wound repair in wild-type but not RHAMM(-/-) mice. One topical application of P15-1 to full-thickness excisional rat wounds significantly reduced wound macrophage number, fibroblast number, and blood vessel density compared to scrambled, negative control peptides. Wound collagen 1, transforming growth factor β-1, and α-smooth muscle actin were reduced, whereas tenascin C was increased, suggesting that P15-1 promoted a form of scarless healing. Signaling/microarray analyses showed that P15-1 blocks RHAMM-regulated focal adhesion kinase pathways in fibroblasts. These results identify a new class of reagents that attenuate proinflammatory, fibrotic repair by blocking hyaluronan oligosaccharide signaling.
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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 | 0,001 |
| 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 ».