Epigenetic memory of radiotherapy in dermal fibroblasts impairs wound repair capacity in cancer survivors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Long-term toxicities caused by cancer treatments have recently gained increasing recognition due to a steadily growing population of cancer survivors. Radiotherapy (RT) is a common treatment known to unintentionally harm surrounding normal tissuesincluding the skin, hindering wound healing even years after treatment. Our study aimed to elucidate the underlying mechanisms of these late-onset adverse effects caused by RT. By comparing paired skin biopsies from previously irradiated (RT+) and non-irradiated (RT−) sites in breast cancer survivors who underwent RT years ago, we discovered compromised wound healing capacity and impaired fibroblast functions in the RT+ skin. By employing ATAC-seq, we identified altered chromatin landscapes in RT+ fibroblasts, pinpointing THBS1 as a crucial epigenetically primed wound repair-related gene. Further confirmation of THBS1's significance during wound repair came from single-cell RNA-sequencing and spatial transcriptomic analysis of human wounds. Remarkably, heightened and sustained THBS1 expression was observed in RT+ fibroblasts in both mouse and human radiation wound models, leading to impaired fibroblast motility and contractility. Encouragingly, our study found that treatment with anti-THBS1 antibodies promoted ex vivo wound closure in RT+ skin from breast cancer survivors. These findings indicate that dermal fibroblasts retain a long-term radiation memory recorded in the form of epigenetic changes. Targeting this maladaptive epigenetic memory shows promise for mitigating the late-onset adverse effects caused by RT, offering potential solutions to improve the quality of life for cancer survivors.
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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) | 0,002 | 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 ».