Senescent Cells Contribute to the Physiological Remodeling of Aged Lungs
Notice bibliographique
Résumé
Age-associated decline in organ function governs life span. We determined the effect of aging on lung function and cellular/molecular changes of 8- to 32-month old mice. Proteomic analysis of lung matrix indicated significant compositional changes with advanced age consistent with a profibrotic environment that leads to a significant increase in dynamic compliance and airway resistance. The excess of matrix proteins deposition was associated modestly with the activation of myofibroblasts and transforming growth factor-beta signaling pathway. More importantly, detection of senescent cells in the lungs increased with age and these cells contributed toward the excess extracellular matrix deposition observed in our aged mouse model and in elderly human samples. Mechanistic target of rapamycin (mTOR)/AKT activity was enhanced in aged mouse lungs compared with those from younger mice associated with the increased expression of the histone variant protein, MH2A, a marker for aging and potentially for senescence. Introduction in the mouse diet of rapamycin, significantly blocked the mTOR activity and limited the activation of myofibroblasts but did not result in a reduction in lung collagen deposition unless it was associated with prevention of cellular senescence. Together these data indicate that cellular senescence significantly contributes to the extracellular matrix changes associated with aging in a mTOR 1-dependent mechanism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».