Cellular senescence contributes to age‐dependent changes in circulating extracellular vesicle cargo and function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extracellular vesicles (EVs) have emerged as important regulators of inter‐cellular and inter‐organ communication, in part via the transfer of their cargo to recipient cells. Although circulating EVs have been previously studied as biomarkers of aging, how circulating EVs change with age and the underlying mechanisms that contribute to these changes are poorly understood. Here, we demonstrate that aging has a profound effect on the circulating EV pool, as evidenced by changes in concentration, size, and cargo. Aging also alters particle function; treatment of cells with EV fractions isolated from old plasma reduces macrophage responses to lipopolysaccharide, increases phagocytosis, and reduces endothelial cell responses to vascular endothelial growth factor compared to cells treated with young EV fractions. Depletion studies indicate that CD63 + particles mediate these effects. Treatment of macrophages with EV‐like particles revealed that old particles increased the expression of EV miRNAs in recipient cells. Transfection of cells with microRNA mimics recapitulated some of the effects seen with old EV‐like particles. Investigation into the underlying mechanisms using bone marrow transplant studies revealed circulating cell age does not substantially affect the expression of aging‐associated circulating EV miRNAs in old mice. Instead, we show that cellular senescence contributes to changes in particle cargo and function. Notably, senolytic treatment of old mice shifted plasma particle cargo and function toward that of a younger phenotype. Collectively, these results demonstrate that senescent cells contribute to changes in plasma EVs with age and suggest a new mechanism by which senescent cells can affect cellular functions throughout the body.
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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 | 0,000 |
| 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 ».