Severe Muscle Deconditioning Triggers Early Extracellular Matrix Remodeling and Resident Stem Cell Differentiation into Adipocytes in Healthy Men
Notice bibliographique
Résumé
Besides the loss of muscle mass and strength, increased intermuscular adipose tissue (IMAT) is now a well-recognized consequence of muscle deconditioning as experienced in prolonged microgravity. IMAT content may alter the muscle stem cell microenvironment. We hypothesized that extracellular matrix structure alterations and microenvironment remodeling induced by fast and severe muscle disuse could modulate fibro-adipogenic progenitor fate and behavior. We used the dry immersion (DI) model that rapidly leads to severe muscle deconditioning due to drastic hypoactivity. We randomly assigned healthy volunteers (n = 18 men) to the control group (only DI, n = 9; age = 33.8 ± 4) or to the DI + thigh cuff group (n = 9; age = 33.4 ± 7). Participants remained immersed in the supine position in a thermo-neutral water bath for 5 days. We collected vastus lateralis biopsies before (baseline) and after DI. 5 days of DI are sufficient to reduce muscle mass significantly, as indicated by the decreased myofiber cross-sectional area in vastus lateralis samples (−18% vs. baseline, p < 0.05). Early and late adipogenic differentiation transcription factors protein levels were upregulated. Platelet-derived growth Factors alpha (PDGFR⍺) protein level and PDGFR⍺-positive cells were increased after 5 days of DI. Extracellular matrix structure was prone to remodeling with an altered ECM composition with 4 major collagens, fibronectin, and Connective Tissue Growth Factor mRNA decreases (p < 0.001 vs. baseline). Wearing thigh cuffs did not have any preventive effect on the measured variable. Our results show that altered extracellular matrix structure and signaling pathways occur early during DI, a severe muscle wasting model, favoring fibro-adipogenic progenitor differentiation into adipocytes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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)
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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 tête enseignante, 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 ».