Accelerated wound healing in leukocyte-specific, protein 1-deficient mouse is associated with increased infiltration of leukocytes and fibrocytes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wound healing is a complex process involving the integrated actions of numerous cell types, soluble mediators, and ECM. Recently, a newly identified cell type, the fibrocyte, has been reported to contribute to wound healing and fibrotic conditions such as hypertrophic scarring. We previously established leukocyte-specific protein 1 (LSP1) as a marker for fibrocytes. LSP1 is an F-actin binding protein and substrate of p38 mitogen-activated protein kinase and protein kinase C, and has been reported to be important in leukocyte chemotaxis. We examine the biological roles of LSP1 in skin wound healing using Lsp1−/− null mice. These animals showed accelerated healing of full-thickness skin wounds, with increased re-epithelialization rates, collagen synthesis, and angiogenesis. Healing wounds in Lsp1−/− mice had higher densities of neutrophiles, macrophages, and fibrocytes. Along with increased leukocyte infiltration, levels of macrophage-derived chemokine expression, TGF-β1, and VEGF were all up-regulated. These results demonstrate that the absence of LSP1 promotes healing of skin wounds. The primary mechanism seems to be an increase in leukocyte infiltration, leading to locally elevated synthesis and release of chemokines and growth factors. Further analysis of Lsp1−/− mice may suggest ways to improve wound healing and/or treat fibrotic conditions of skin and other tissue.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».