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Enregistrement W2208540901 · doi:10.1016/j.stemcr.2015.12.002

Identification of Drugs that Regulate Dermal Stem Cells and Enhance Skin Repair

2015· article· en· W2208540901 sur OpenAlexafffund
Sibel Naska, Scott A. Yuzwa, Adam P. W. Johnston, Smitha Paul, Kristen M. Smith, Maryline Paris, Michael V. Sefton, Alessandro Datti, Freda D. Miller, David R. Kaplan

Notice bibliographique

RevueStem Cell Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSickKids FoundationMount Sinai HospitalUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésStem cellBiologyEndogenyRegeneration (biology)PopulationPharmacologyCell biologyHuman skinDrugCancer researchBiochemistryMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here, we asked whether we could identify pharmacological agents that enhance endogenous stem cell function to promote skin repair, focusing on skin-derived precursors (SKPs), a dermal precursor cell population. Libraries of compounds already used in humans were screened for their ability to enhance the self-renewal of human and rodent SKPs. We identified and validated five such compounds, and showed that two of them, alprostadil and trimebutine maleate, enhanced the repair of full thickness skin wounds in middle-aged mice. Moreover, SKPs isolated from drug-treated skin displayed long-term increases in self-renewal when cultured in basal growth medium without drugs. Both alprostadil and trimebutine maleate likely mediated increases in SKP self-renewal by moderate hyperactivation of the MEK-ERK pathway. These findings identify candidates for potential clinical use in human skin repair, and provide support for the idea that pharmacological activation of endogenous tissue precursors represents a viable therapeutic strategy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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