Substrate stiffness engineered to replicate disease conditions influence senescence and fibrotic responses in primary lung fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) there is excessive ECM deposition, increased stiffness and ultimately destruction of lung parenchyma. IPF presents mainly in the elderly, implying that senescence, a hallmark of ageing, contributes to disease progression. Several studies have reported that IPF is characterised by increased senescence and accumulating evidence suggests that structural changes, such as increased stiffness may contribute to senescence. This study therefore investigated if increased tissue stiffness could modulate markers of senescence and/or fibrosis in primary lung fibroblasts. Using hydrogels representing healthy and fibrotic stiffnesses, we cultured primary fibroblasts from non-diseased lung tissue on top of these hydrogels for up to seven days before assessing senescence and fibrosis markers. Fibroblasts cultured on stiff (±15kPa) hydrogels showed higher Yes-associated protein-1 (YAP) nuclear translocation compared to soft hydrogels. When looking at senescence-associated proteins we also found higher secretion of receptor activator of nuclear factor kappa-B ligand (RANKL) but no change in transforming growth factor-β1 (TGF-β1) or connective tissue growth factor (CTGF) expression and higher decorin protein deposition on stiff matrices. With respect to genes associated with fibrosis, fibroblasts on stiff hydrogels compared to soft had higher expression of smooth muscle alpha (α)-2 actin ( ACTA2), collagen (COL) 1A1 and fibulin-1 (Fbln1) and higher Fbln1 protein deposition after seven days. Our results show that exposure of lung fibroblasts to fibrotic stiffness activates genes and secreted factors that are part of fibrotic responses and part of the senescence-associated secretory profile (SASP). This overlap may contribute to the creation of a feedback loop whereby fibroblasts create a perpetuating cycle reinforcing disease progression in IPF.
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 ».