3D ECM-Based Scaffolds Boost Young Cell Secretome-Derived EV Rejuvenating Effects in Senescent Cells
Notice bibliographique
Résumé
Aging is a complex, multifaceted degenerative process characterized by a progressive accumulation of macroscopic and microscopic modifications that cause a gradual decline of physiological functions. During the last few years, strategies to ease and counteract senescence or even rejuvenate cells and tissues were proposed. Here we investigate whether young cell secretome-derived extracellular vesicles (EVs) ameliorate the cellular and physiological hallmarks of aging in senescent cells. In addition, based on the assumption that extracellular matrix (ECM) provides biomechanical stimuli, directly influencing cell behavior, we examine whether ECM-based bio-scaffolds, obtained from decellularized ovaries of young swine, stably maintain the rejuvenated phenotype acquired by cells after exposure to young cell secretome. The results obtained demonstrate that young cells release EVs endowed with the ability to counteract aging. In addition, comparison between young and aged cell secretomes shows a significantly higher miR-200 content in EVs produced using fibroblasts isolated from young donors. The effect exerted by young cell secretome-derived EVs is transient, but can be stabilized using a young ECM microenvironment. This finding indicates a synergistic interaction occurring among molecular effectors and ECM-derived stimuli that cooperate to control a unique program, driving the cell clock. The model described in this paper may represent a useful tool to finely dissect the complex regulations and multiple biochemical and biomechanical cues driving cellular biological age.
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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) | 0,000 | 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.
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 ».