Human retinal secretome: A cross-link between mesenchymal and retinal cells
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, mesenchymal stem cells (MSC) have been considered the most effective source for regenerative medicine, especially due to released soluble paracrine bioactive components and extracellular vesicles. These factors, collectively called the secretome, play crucial roles in immunomodulation and in improving survival and regeneration capabilities of injured tissue. Recently, there has been a growing interest in the secretome released by retinal cytotypes, especially retinal pigment epithelium and Müller glia cells. The latter trophic factors represent the key to preserving morphofunctional integrity of the retina, regulating biological pathways involved in survival, function and responding to injury. Furthermore, these factors can play a pivotal role in onset and progression of retinal diseases after damage of cell secretory function. In this review, we delineated the importance of cross-talk between MSCs and retinal cells, focusing on common/induced secreted factors, during experimental therapy for retinal diseases. The cross-link between the MSC and retinal cell secretomes suggests that the MSC secretome can modulate the retinal cell secretome and vice versa. For example, the MSC secretome can protect retinal cells from degeneration by reducing oxidative stress, autophagy and programmed cell death. Conversely, the retinal cell secretome can influence the MSC secretome by inducing changes in MSC gene expression and phenotype.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».