Pifithrin-α, an inhibitor of p53 transactivation, alters the inflammatory process and delays tendon healing following acute injury
Notice bibliographique
Résumé
Transcription factor p53, which was initially associated with cancer, has now emerged as an important regulator of inflammation and extracellular matrix homeostasis, two processes highly relevant to tendon repair. The goal of this study was to evaluate the effect of a p53 transactivation inhibitor, namely, pifithrin-alpha, on the pathophysiological sequence following collagenase-induced tendon injury. Administration of pifithrin-alpha during the inflammatory phase reduced the accumulation of neutrophils and macrophages by 30 and 40%, respectively, on day 3 postinjury. Pifithrin-alpha failed to reduce the percentage of apoptotic cells following collagenase injection but delayed functional recovery. In uninjured Achilles tendons, pifithrin-alpha increased metalloprotease activity 2.4-fold. Accordingly, pifithrin-alpha reduced the collagen content in intact tendons as well as in injured tendons 7 days posttrauma compared with placebo. The effect of pifithrin-alpha on load to failure and stiffness was also evaluated. The administration of pifithrin-alpha during the inflammatory phase did not significantly decrease the functional deficit 3 days posttrauma. More importantly, load to failure and stiffness were significantly decreased in the pifithrin-alpha group from day 7 to day 28 compared with placebo. Overall, our results suggest that administration of pifithrin-alpha alters the inflammatory process and delays tendon healing. The present findings also support the concept that p53 can regulate extracellular matrix homeostasis in vivo.
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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) | 0,001 | 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 ».