Silibinin inhibits myofibroblast transdifferentiation in human tenon fibroblasts and reduces fibrosis in a rabbit trabeculectomy model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the effect of silibinin in myofibroblast transdifferentiation and in animal trabeculectomy models. METHODS: The effect of silibinin on the expression of α-smooth muscle actin (α-SMA) and vimentin in response to transforming growth factor-β1 (TGF-β1) was determined in human tenon fibroblasts (HTFs). Cell migration and collagen contraction arrays were used to demonstrate the functionality of silibinin-modulated HTFs. ELISA analysis was used to determine the effect of silibinin on the release of type 1 collagen and connective tissue growth factor (CTGF). The effect of silibinin on the activation of the TGF-β receptor-related pathway was evaluated by Western blotting. A rabbit model of trabeculectomy was established to assess the effect of silibinin in vivo. RESULTS: TGF-β1 elevated the expression of α-SMA and vimentin in HTFs; this elevation was inhibited by silibinin. TGF-β1 increased cell migration and collagen contraction of HTFs, which were also suppressed by silibinin. The production of both CTGF and type 1 collagen in TGF-β1-treated HTFs was inhibited by silibinin. The effects of silibinin on TGF-β1-stimulated HTFs were mediated via the down-regulation of TGF-β receptor-related SMAD signalling pathways. In the rabbit model of trabeculectomy, silibinin increased the period of decreasing intraocular pressure after trabeculectomy and reduced the production of collagen and α-SMA at the site of blebs in vivo. CONCLUSION: Silibinin inhibited the TGF-β receptor-related signalling pathway in TGF-β-treated HTFs and several of the downstream events associated with myofibroblast transdifferentiation. Silibinin also improved the outcome of trabeculectomies by reducing the fibrotic response in the bleb tissue 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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».