Molecular mechanisms regulating wound repair: Evidence for paracrine signaling from corneal epithelial cells to fibroblasts and immune cells following transient epithelial cell treatment with Mitomycin C
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we use RNAseq to identify senescence and phagocytosis as key factors to understanding how mitomyin C (MMC) stimulates regenerative wound repair. We use conditioned media (CM) from untreated (CMC) and MMC treated (CMM) human and mouse corneal epithelial cells to show that corneal epithelial cells indirectly exposed to MMC secrete elevated levels of immunomodulatory proteins including IL-1α and TGFβ1 compared to cells exposed to CMC. These factors increase epithelial and macrophage phagocytosis and promote ECM turnover. IL-1α supplementation can increase phagocytosis in control epithelial cells and attenuate TGFβ1 induced αSMA expression by corneal fibroblasts. Yet, we show that epithelial cell CM contains factors besides IL-1α that regulate phagocytosis and αSMA expression by fibroblasts. Exposure to CMM also impacts the activation of bone marrow derived dendritic cells and their ability to present antigen. These in vitro studies show how a brief exposure to MMC induces corneal epithelial cells to release proteins and other factors that function in a paracrine way to enhance debris removal and enlist resident epithelial and immune cells as well as stromal fibroblasts to support regenerative and not fibrotic wound healing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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.
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 ».