Neural cells enhance angiogenesis <i>in vitro</i> through local neurotrophins secretion
Notice bibliographique
Résumé
Nerves and blood vessels are closely associated. Moreover, sensory nerves were shown to determine the branching pattern of the vascular network in skin and to promote the arterial differentiation of blood vessels. We developed a unique in vitro model featuring a pre‐formed three‐dimensional neurites network on which a capillary‐like network was allowed to organize and mature. Sensory neurons and glial cells were co‐cultured with fibroblasts in a collagen‐chitosan sponge to reconstruct the neural network for 14 days and human endothelial cells were then seeded on the tissue to build a capillary‐like network for 17 additional days. Neural cells induced a 27% increase in the number of capillary‐like tubes (CLT) formed in the tissue. This effect was abolished when K252a, an inhibitor of the TrkA, B and C receptors for the NGF, BDNF and NT‐3 neurotrophins respectively was added to the culture medium. Moreover, we demonstrated that when 10 ng/ml of NGF, 0.1 ng/ml of BDNF, 15 ng/ml of NT3 and 50 ng/ml of GDNF were added to our endothelialized reconstructed connective tissue model, a major increase from 40 to 80% in the number of CLT was observed. This is the first in vitro demonstration of a direct angiogenic effect of peripheral neural cells on human endothelial cells through the release of neurotrophic fators and of the angiogenic potential of NT‐3 and GDNF, the latter belonging to an other family of neurotrophic factors.
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 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 ».