Substrate stiffness engineered to replicate disease conditions influence senescence and fibrotic responses in primary lung fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
In fibrosis remodelling of ECM leads to changes in composition and stiffness. Such changes can have a major impact on cell functions including proliferation, secretory profile and differentiation. Several studies have reported that fibrosis is characterised by increased senescence and accumulating evidence suggests that changes to the ECM including altered composition and increased stiffness may contribute to premature cellular senescence. This study investigated if increased stiffness could modulate markers of senescence and/or fibrosis in primary human lung fibroblasts. Using hydrogels representing stiffnesses that fall within healthy and fibrotic ranges, we cultured primary fibroblasts from non-diseased lung tissue on top of these hydrogels for up to 7 days before assessing senescence and fibrosis markers. Fibroblasts cultured on stiffer (±15 kPa) 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 stiffer matrices. With respect to genes associated with fibrosis, fibroblasts on stiffer 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 7 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 phenotype (SASP). This overlap may contribute to the creation of a feedback loop whereby fibroblasts create a perpetuating cycle reinforcing progression of a fibrotic response.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 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 ».