MC1R reduces scarring and rescues stalled healing in a preclinical chronic wound model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cutaneous healing results in scarring with significant functional and psychological sequelae, while chronic non-healing wounds represent repair failure often with devastating consequences, including amputation and death. Due to a lack of effective therapies, novel interventions addressing scarring and chronic wounds are urgently needed. Here, we demonstrate that harnessing melanocortin 1 receptor with a selective agonist (MC1R-Ag) confers multifaceted benefits to wound repair. MC1R-Ag accelerates wound closure and re-epithelialization while improving wound bed perfusion and lymphatic drainage by promoting angiogenesis and lymphangiogenesis. Concomitant reductions in oxidative stress, inflammation and scarring were also observed. To evaluate the therapeutic potential of targeting MC1R in pathological healing, we established a novel murine model that recapitulates the hallmarks of human non-healing wounds. This model combines advanced age and locally elevated oxidative stress. Remarkably, topical application of MC1R-Ag restored repair, whereas disrupting MC1R signalling exacerbated the chronic wound phenotype. Our study highlights MC1R agonism as a promising therapeutic approach for scarring and non-healing wound pathologies, and our chronic wound model as a valuable tool for elucidating ulcer development mechanisms.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».