A Humanized In Vitro Model of Innervated Skin for Transdermal Analgesic Testing
Notice bibliographique
Résumé
Sensory innervation of the skin is essential for its function, homeostasis, and wound healing mechanisms. Thus, to adequately model the cellular microenvironment and function of native skin, in vitro human skin equivalents (hSE) containing a sensory neuron population began to be researched. In this work, a fully human 3D platform of hSE innervated by induced pluripotent stem cell-derived nociceptor neurospheres (hNNs), mimicking the native mode of innervation, is established. Both the hSE and nociceptor population exhibit morphological and phenotypical characteristics resembling their native counterparts, such as epidermal and dermal layer formation and nociceptor marker exhibition, respectively. In the co-culture platform, neurites develop from the hNNs and navigate in 3D to innervate the hSE from a distance. To probe both skin and nociceptor functionality, a clinically available capsaicin patch (Qutenza) is applied directly over the hSE section and neuron reaction is analyzed. Application of the patch causes an exposure time-dependent neurite regression and degeneration. In platforms absent of hSE, axonal degeneration is further increased, highlighting the role of the skin construct as a barrier. In sum, an in vitro tool of functional innervated skin with high interest for preclinical research is established.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».