Regulation of cellular senescence by extracellular matrix during chronic fibrotic diseases
Notice bibliographique
Résumé
The extracellular matrix (ECM) is a complex network of macromolecules surrounding cells providing structural support and stability to tissues. The understanding of the ECM and the diverse roles it plays in development, homoeostasis and injury have greatly advanced in the last three decades. The ECM is crucial for maintaining tissue homoeostasis but also many pathological conditions arise from aberrant matrix remodelling during ageing. Ageing is characterised as functional decline of tissue over time ultimately leading to tissue dysfunction, and is a risk factor in many diseases including cardiovascular disease, diabetes, cancer, dementia, glaucoma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and fibrosis. ECM changes are recognised as a major driver of aberrant cell responses. Mesenchymal cells in aged tissue show signs of growth arrest and resistance to apoptosis, which are indicative of cellular senescence. It was recently postulated that cellular senescence contributes to the pathogenesis of chronic fibrotic diseases in the heart, kidney, liver and lung. Senescent cells negatively impact tissue regeneration while creating a pro-inflammatory environment as part of the senescence-associated secretory phenotype (SASP) favouring disease progression. In this review, we explore and summarise the current knowledge around how aberrant ECM potentially influences the senescent phenotype in chronic fibrotic diseases. Lastly, we will explore the possibility for interventions in the ECM-senescence regulatory pathways for therapeutic potential in chronic fibrotic 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».