Effects of an aged tissue niche on the immune potency of dendritic cells using simulated microgravity
Notice bibliographique
Résumé
Microgravity accelerates the aging of various physiological systems, and it is well acknowledged that aged individuals and astronauts both have increased susceptibility to infections and poor response to vaccination. Immunologically, dendritic cells (DCs) are the key players in linking innate and adaptive immune responses. Their distinct and optimized differentiation and maturation phases play a critical role in presenting antigens and mounting effective lymphocyte responses for long-term immunity. Despite their importance, no studies to date have effectively investigated the effects of microgravity on DCs in their native microenvironment, which is primarily located within tissues. Here, we address a significantly outstanding research gap by examining the effects of simulated microgravity via a random positioning machine on both immature and mature DCs cultured in biomimetic collagen hydrogels, a surrogate for tissue matrices. Furthermore, we explored the effects of loose and dense tissues via differences in collagen concentration. Under these various environmental conditions, the DC phenotype was characterized using surface markers, cytokines, function, and transcriptomic profiles. Our data indicate that aged or loose tissue and exposure to RPM-induced simulated microgravity both independently alter the immunogenicity of immature and mature DCs. Interestingly, cells cultured in denser matrices experience fewer effects of simulated microgravity at the transcriptome level. Our findings are a step forward to better facilitate healthier future space travel and enhance our understanding of the aging immune system on Earth.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».