Photoactivation of Endogenous Latent Transforming Growth Factor–β1 Directs Dental Stem Cell Differentiation for Regeneration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rapid advancements in the field of stem cell biology have led to many current efforts to exploit stem cells as therapeutic agents in regenerative medicine. However, current ex vivo cell manipulations common to most regenerative approaches create a variety of technical and regulatory hurdles to their clinical translation, and even simpler approaches that use exogenous factors to differentiate tissue-resident stem cells carry significant off-target side effects. We show that non-ionizing, low-power laser (LPL) treatment can instead be used as a minimally invasive tool to activate an endogenous latent growth factor complex, transforming growth factor-β1 (TGF-β1), that subsequently differentiates host stem cells to promote tissue regeneration. LPL treatment induced reactive oxygen species (ROS) in a dose-dependent manner, which, in turn, activated latent TGF-β1 (LTGF-β1) via a specific methionine residue (at position 253 on LAP). Laser-activated TGF-β1 was capable of differentiating human dental stem cells in vitro. Further, an in vivo pulp capping model in rat teeth demonstrated significant increase in dentin regeneration after LPL treatment. These in vivo effects were abrogated in TGF-β receptor II (TGF-βRII) conditional knockout (DSPP(Cre)TGF-βRII(fl/fl)) mice or when wild-type mice were given a TGF-βRI inhibitor. These findings indicate a pivotal role for TGF-β in mediating LPL-induced dental tissue regeneration. More broadly, this work outlines a mechanistic basis for harnessing resident stem cells with a light-activated endogenous cue for clinical regenerative applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle