Low-Intensity Visible and Near-Infrared Light-Induced Cell Signaling Pathways in the Skin: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To describe current knowledge regarding established and putative cell signaling pathways involved in skin photobiomodulation. Background:The skin is the largest and most accessible organ of the body. It is the first line of defense against the external environment, including solar radiation. Among solar rays, visible and infrared non-ionizing photons may reach human skin and trigger a cascade of non-thermal cell signaling pathways called photobiomodulation (PBM). The use of PBM using artificial light sources has been known for more than 50 years, but it has not yet been widely accepted due to uncertainty about the cellular mechanisms of action. However, much knowledge has been gained in this field in recent years, which will be summarized in this review. Methods:An extensive literature review was performed using Medline, Embase, and Google Scholar as research databases to acquire relevant publications in this particular field. Results:A comprehensive description of chromophores, primary and secondary effectors is provided in addition to a visual representation of known and putative cell signaling mechanisms involved in such complex light-skin interactions. Also, a summary of clinical indications of skin PBM, key light parameters, and promising skin applications (local and systemic) are mentioned. Conclusions:In PBM, skin cells are the first to absorb photons, triggering specific cell-signaling pathways through primary and secondary effectors, leading to enhanced cell repair and survival, notably in hypoxic or stressed cells. A better understanding of the mechanisms of action will help us optimize known indications and discover new ones.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».