Maresin 1 resolves aged‐associated macrophage inflammation to improve bone regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Inflammaging is associated with poor tissue regeneration observed in advanced age. Specifically, protracted inflammation after acute injury has been associated with decreased bone fracture healing and increased rates of nonunion in elderly patients. Here, we investigated the efficacy of using Maresin 1 (MaR1), an omega-3 fatty acid-derived pro-resolving agent, to resolve inflammation after tibial fracture injury and subsequently improving aged bone healing. Aged (24-month-old mice) underwent tibial fracture surgery and were either treated with vehicle or MaR1 3 days after injury. Fracture calluses were harvested 7 days, 14 days, 21 days, and 28 days after injury to investigate inflammatory response, cartilage development, bone deposition, and mechanical integrity, respectively. Healing bones from MaR1-treated mice displayed decreased cartilage formation and increased bone deposition which resulted in increased structural stiffness and increased force to fracture in the later stages of repair. In the early stages, MaR1 treatment decreased the number of pro-inflammatory macrophages within the fracture callus and decreased the level of inflammatory biomarkers in circulation. In tissue culture models, MaR1 treatment of bone marrow-derived macrophages from aged mice protected cells form a pro-inflammatory phenotype and induced an anti-inflammatory fate. Furthermore, the secretome of MaR1-treated bone marrow-derived macrophages was identified as osteoinductive, enhancing osteoblast differentiation of bone marrow stromal cells. Our findings here identify resolution of inflammation, and MaR1 itself, to be a point of intervention to improve aged bone healing.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».