Adiponectin, but Not TGF-β1, CTGF, IL-6 or TNF-α, May Be a Potential Anti-Inflammation and Anti-Fibrosis Factor in Keloid
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Numerous studies have elucidated adiponectin as a negative impact on inflammation and tissue fibrosis. However, little is known about the relevance between adiponectin and inflammatory factors in keloid. METHODS: To clarify whether adiponectin plays a role in the inflammation and fibrosis of keloid, 50 patients with keloid and 50 healthy subjects were enrolled, We examined the serum and mRNA expression levels of adiponectin, TGF-β1, CTGF, IL-6 and TNF-α in normal skin tissues and keloid tissues by ELISA and qPCR, respectively. Correlation analysis between serum concentration of adiponectin with Vancouver Scar Scale (VSS) scores and the age of patients with keloid was evaluated, and the adiponectin concentrations in patients with keloid between different genders were measured. We further examined the effects of adiponectin on TGF-β1 mediated expression of collagen I, FN and MMP-1 in normal fibroblasts (NFs) and keloid fibroblasts (KFs). RESULTS: We discovered that lower serum concentration and mRNA expression of adiponectin, but higher TGF-β1, CTGF, IL-6 and TNF-α levels were measured in patients with keloid compared with those in normal controls. Furthermore, there was a strong inverse correlation between the serum adiponectin levels and VSS scores in patients with keloid, but not in ages, and there was no statistically difference between different genders. Moreover, adiponectin attenuated TGF-β1 mediated expression of collagen I and FN, and upregulated the expression level of MMP-1 in KFs, but not in NFs. In addition, the inhibitory effect of adiponectin on TGF-β1 was attenuated by AMPK inhibitor Compound C, but not PI3K/Akt inhibitor LY294002. DISCUSSION: Adiponectin may exert an anti-inflammation and anti-fibrosis role in the development of keloid. One of the underlying mechanisms may be the activation of the AMPK signaling pathway.
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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 ».