Anti-fibrotic Actions of Equine Interleukin-10 on Transforming Growth Factor-Beta1-Stimulated Dermal Fibroblasts Isolated From Limbs of Horses
Notice bibliographique
Résumé
Fibroproliferative disorders occur in both humans and horses following skin injury. In horses, wound healing on the limb is often complicated by the formation of fibroproliferative exuberant granulation tissue, characterized by persistent expression of pro-fibrotic transforming growth factor-beta1 (TGF-β1) and deficient expression of anti-inflammatory interleukin-10. Interleukin-10 directly modulates fibrotic gene expression in human fibroblasts, so we hypothesized that equine IL-10 (eIL-10) may exert similar anti-fibrotic effects on equine dermal fibroblasts. Cell-lines were created from the limb skin of six individual horses. Recombinant eIL-10 was produced and purified, and its effects on the cells investigated in the presence and absence of equine TGF-β1. Myofibroblast differentiation and collagen production were examined using immunofluorescent cytometry, cell contractility in a collagen gel assay, and fibrotic gene expression using quantitative PCR. In response to TGF-β1, fibroblasts increased in contractility and expression of alpha-smooth muscle actin, collagen types 1 and 3, and matrix metalloproteinases 1, 2 and 9. Interleukin-10 limited cell contractility and production of alpha-smooth muscle actin and type 3 collagen, and decreased mRNA levels of eCol3a1 and eMMP9, while increasing that of eMMP1. Opposing effects on eTGF-βR3 and eIL-10R1 gene expression were also observed, with mRNA levels decreasing following TGF-β1 treatment, and increasing with eIL-10 treatment. These findings indicate that eIL-10 limits the pro-fibrotic effects of equine TGF-β1, at least in part, through the modulation of fibrotic and receptor gene expression. Further investigations are warranted to assess the therapeutic utility of eIL-10 for the treatment of exuberant granulation tissue
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».