Pericyte-derived fibrotic scarring is conserved across diverse central nervous system lesions
Notice bibliographique
Résumé
Fibrotic scar tissue limits central nervous system regeneration in adult mammals. The extent of fibrotic tissue generation and distribution of stromal cells across different lesions in the brain and spinal cord has not been systematically investigated in mice and humans. Furthermore, it is unknown whether scar-forming stromal cells have the same origin throughout the central nervous system and in different types of lesions. In the current study, we compared fibrotic scarring in human pathological tissue and corresponding mouse models of penetrating and non-penetrating spinal cord injury, traumatic brain injury, ischemic stroke, multiple sclerosis and glioblastoma. We show that the extent and distribution of stromal cells are specific to the type of lesion and, in most cases, similar between mice and humans. Employing in vivo lineage tracing, we report that in all mouse models that develop fibrotic tissue, the primary source of scar-forming fibroblasts is a discrete subset of perivascular cells, termed type A pericytes. Perivascular cells with a type A pericyte marker profile also exist in the human brain and spinal cord. We uncover type A pericyte-derived fibrosis as a conserved mechanism that may be explored as a therapeutic target to improve recovery after central nervous system lesions.
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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 | 0,001 | 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 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 ».