Embryonic Stem Cell–Derived mmu-miR-291a-3p Inhibits Cellular Senescence in Human Dermal Fibroblasts Through the TGF-β Receptor 2 Pathway
Notice bibliographique
Résumé
Senescent cells accumulate in various tissues over time and contribute to tissue dysfunction and aging-associated phenotypes. Accumulating evidence suggests that cellular senescence can be inhibited through pharmacological intervention, as well as through treatment with soluble factors derived from embryonic stem cells (ESCs). In an attempt to investigate the anti-senescence factors secreted by ESCs, we analyzed mouse ESC-derived extracellular microRNAs in conditioned medium via microRNA array analysis. We selected mmu-miR-291a-3p as a putative anti-senescence factor via bioinformatics analysis. We validated its inhibitory effects on replicative, Adriamycin-induced, and ionizing radiation-induced senescence in human dermal fibroblasts. Treatment of senescent cells with mmu-miR-291a-3p decreased senescence-associated β-galactosidase activity, enhanced proliferative potential, and reduced mRNA and protein expression of TGF-β receptor 2, p53, and p21. mmu-miR-291a-3p in conditioned medium was enclosed in ESC-derived exosomes and exosomes purified from ESC conditioned medium inhibited cellular senescence. The inhibitory effects of mmu-miR-291a-3p were mediated through the TGF-β receptor 2 signaling pathway. Hsa-miR-371a-3p and hsa-miR-520e, the human homologs of mmu-miR-291a-3p, showed similar anti-senescence activity. Furthermore, mmu-miR-291a-3p accelerated the excisional skin wound healing process in aged mice. Our results indicate that the ESC-derived mmu-miR-291a-3p is a novel candidate agent that can be utilized for cell-free therapeutic intervention against aging and aging-related diseases.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».