Metabolic Coordination of Pericyte Phenotypes: Therapeutic Implications
Notice bibliographique
Résumé
Pericytes are mural vascular cells found predominantly on the abluminal wall of capillaries, where they contribute to the maintenance of capillary structural integrity and vascular permeability. Generally quiescent cells in the adult, pericyte activation and proliferation occur during both physiological and pathological vascular and tissue remodeling. A considerable body of research indicates that pericytes possess attributes of a multipotent adult stem cell, as they are capable of self-renewal as well as commitment and differentiation into multiple lineages. However, pericytes also display phenotypic heterogeneity and recent studies indicate that lineage potential differs between pericyte subpopulations. While numerous microenvironmental cues and cell signaling pathways are known to regulate pericyte functions, the roles that metabolic pathways play in pericyte quiescence, self-renewal or differentiation have been given limited consideration to date. This review will summarize existing data regarding pericyte metabolism and will discuss the coupling of signal pathways to shifts in metabolic pathway preferences that ultimately regulate pericyte quiescence, self-renewal and trans-differentiation. The association between dysregulated metabolic processes and development of pericyte pathologies will be highlighted. Despite ongoing debate regarding pericyte classification and their functional capacity for trans-differentiation in vivo, pericytes are increasingly exploited as a cell therapy tool to promote tissue healing and regeneration. Ultimately, the efficacy of therapeutic approaches hinges on the capacity to effectively control/optimize the fate of the implanted pericytes. Thus, we will identify knowledge gaps that need to be addressed to more effectively harness the opportunity for therapeutic manipulation of pericytes to control pathological outcomes in tissue remodeling.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».