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Enregistrement W2330054261 · doi:10.1089/ten.tea.2013.0160

Superficial Dermal Fibroblasts Enhance Basement Membrane and Epidermal Barrier Formation in Tissue-Engineered Skin: Implications for Treatment of Skin Basement Membrane Disorders

2013· article· en· W2330054261 sur OpenAlexafffund
Mathew Varkey, Jie Ding, Edward E. Tredget

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering Part A · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Alberta
Mots-clésDermisBasement membraneDermoepidermal junctionEpidermis (zoology)PerlecanBarrier functionKeratinocyteWound healingHemidesmosomeFibroblastSkin equivalentLamina densaDermal fibroblastChemistryCell biologyHuman skinPathologyExtracellular matrixBiologyAnatomyMedicineImmunologyBiochemistryIn vitroProteoglycan

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Basement membrane is a highly specialized structure that binds the dermis and the epidermis of the skin, and is mainly composed of laminins, nidogen, collagen types IV and VII, and the proteoglycans, collagen type XVIII and perlecan, all of which play critical roles in the function and resilience of skin. Both dermal fibroblasts and epidermal keratinocytes contribute to the development of the basement membrane, and in turn the basement membrane and underlying dermis influence the development and function of the epidermal barrier. Disruption of the basement membrane results in skin fragility, extensive painful blistering, and severe recurring wounds as seen in skin basement membrane disorders such as epidermolysis bullosa, a family of life-threatening congenital skin disorders. Currently, there are no successful strategies for treatment of these disorders; we propose the use of tissue-engineered skin as a promising approach for effective wound coverage and to enhance healing. Fibroblasts and keratinocytes isolated from superficial and deep dermis and epidermis, respectively, of tissue from abdominoplasty patients were independently cocultured on collagen-glycosaminoglycan matrices, and the resulting tissue-engineered skin was assessed for functional differences based on the underlying specific dermal fibroblast subpopulation. Tissue-engineered skin with superficial fibroblasts and keratinocytes formed a continuous epidermis with increased epidermal barrier function and expressed higher levels of epidermal proteins, keratin-5, and E-cadherin, compared to that with deep fibroblasts and keratinocytes, which had an intermittent epidermis. Further, tissue-engineered skin with superficial fibroblasts and keratinocytes formed better basement membrane, and produced more laminin-5, nidogen, collagen type VII, compared to that with deep fibroblasts and keratinocytes. Overall, our results demonstrate that tissue-engineered skin with superficial fibroblasts and keratinocytes forms significantly better basement membrane with higher expression of dermo-epidermal adhesive and anchoring proteins, and superior epidermis with enhanced barrier function compared to that with deep fibroblasts and keratinocytes, or with superficial fibroblasts, deep fibroblasts, and keratinocytes. The specific use of superficial fibroblasts in tissue-engineered skin may thus be more beneficial to promote adhesion of newly formed skin and wound healing, and is therefore promising for the treatment of patients with basement membrane disorders and other skin blistering diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations54
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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