Evidence for a Derangement of the Microvascular System in Patients with a Very Early Diagnosis of Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: signs of microvascular dysfunction. METHODS: Serum samples were obtained from 55 patients with systemic sclerosis (SSc), 25 patients with VEDOSS, and 55 matched healthy controls (HC). Serum levels of pan-vascular endothelial growth factor (VEGF) and soluble neuropilin-1 (sNRP-1) were measured by ELISA. Human dermal microvascular endothelial cells (H-MVEC) were cultured and stimulated with SSc, VEDOSS, and HC sera. Protein expression of NRP-1 was analyzed by Western blotting, cell proliferation by 5'-bromodeoxyuridine assay, migration capacity by wound-healing assay, and capillary-like tube formation by Matrigel assay. RESULTS: Serum levels of pan-VEGF were increased in patients with VEDOSS and SSc versus HC (p = 0.05 and p = 0.003, respectively). Serum levels of sNRP-1 were significantly reduced in patients with VEDOSS and SSc compared with controls (p = 0.012 and p = 0.027, respectively). NRP-1 expression was decreased in H-MVEC stimulated with VEDOSS sera (p < 0.001 vs HC). Proliferation was reduced in H-MVEC stimulated either with VEDOSS or SSc sera in comparison with HC sera (p = 0.015 and p = 0.043, respectively). Wound healing was compromised in H-MVEC stimulated with VEDOSS and SSc sera versus HC sera (p < 0.01 for both). Capillarogenesis was decreased in H-MVEC stimulated with VEDOSS sera (p < 0.01) and SSc sera (p < 0.001) compared with cells stimulated with HC sera. CONCLUSION: Similar to patients with SSc, patients with VEDOSS already present biological signs of endothelial dysfunction. Our data demonstrate that VEDOSS sera significantly modify endothelial cell behavior and impair the angiogenic potential of the microvascular system.
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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 ».