Melatonin Improves the Resistance of Oxidative Stress‐Induced Cellular Senescence in Osteoporotic Bone Marrow Mesenchymal Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Accumulation of senescent bone marrow‐derived mesenchymal stem cells (BMMSCs) has led to an age‐related bone loss. However, the role of stem cell senescence in estrogen deficiency‐induced osteoporosis remains elusive. Though melatonin plays a vital role in bone metabolism regulation, the underlying mechanisms of melatonin‐mediated antiosteoporosis are partially elucidated. Therefore, this study purposed to explore (1) whether estrogen deficiency causes cellular senescence of BMMSCs, and if so, (2) the potential of melatonin in preventing bone loss via senescence signaling inhibition. BMMSCs derived from ovariectomized (OVX) rats (OVX BMMSCs) showed an impaired osteogenic capacity, albeit having comparable levels of senescence biomarkers than the sham cells. When exposed to low levels of hydrogen peroxide (H2O2), OVX BMMSCs rapidly exhibited senescence‐associated phenotypes such as the increased activity of senescence‐associated β‐galactosidase (SA‐β‐gal) and upregulation of cell cycle inhibitors. Notably, the in vitro treatment with melatonin hindered H2O2‐induced senescence in OVX BMMSCs and restored their osteogenic capacity. Treatment with either SIRT1 inhibitor (sirtinol) or melatonin receptor antagonists (luzindole and 4‐P‐PDOT) eliminated melatonin protective effects, thus indicating its potential in preventing stem cell senescence via SIRT1 activation through the melatonin membrane receptors. Following in vivo intravenous administration with melatonin, it successfully protected the bone microstructure and preserved the antisenescence property of BMMSCs in OVX rats. Collectively, our findings demonstrated that melatonin protected against estrogen deficiency‐related bone loss by improving the resistance of BMMSCs to cellular senescence. Therefore, melatonin‐mediated antisenescence effect on stem cells provides vital information to facilitate the development of a novel and effective strategy for treating postmenopausal OP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».