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Enregistrement W4387738504 · doi:10.1097/01.gox.0000992600.40109.24

Therapeutic Consistency of ADSC Secretomes for Wound Healing, Scar Modulation, and Autoimmune Disease

2023· article· en· W4387738504 sur OpenAlexaboutno aff
Leonardo Alaniz, Jacklyn Melkonian, Faris Halaseh, Jason Pham, Madelyn Shay, Mary E. Ziegler, Gregory R. D. Evans, Alan D. Widgerow

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWound healingSecretory proteinPopulationBioinformaticsBiologyComputational biologyMedicineGeneImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Adipose-derived stem cell (ADSC) secretomes have been demonstrated to have potential therapeutic applications in various conditions, including wound healing, tissue repair, and autoimmune diseases. The ADSC secretome includes a variety of proteins, growth factors, and a wide range of signaling molecules, which should be further analyzed to pave the way for the development of novel ADSC-based therapies. Prior secretome analyses have been limited to select individual donors, so it is not clear whether there is variability amongst donors. Because ADSC-based therapies would entail autologous grafting, the aim of our investigation was therefore to determine whether the secretome therapeutic benefits are consistent from donor to donor. METHODS: Lipoaspirate was obtained from 9 healthy donors undergoing elective liposuction at the Department of Plastic Surgery, University of California, Irvine. The lipoaspirate underwent a cellular isolation protocol and was passaged to obtain a pure population of ADSC’s. After culturing to confluency, secretome samples were collected and sent to Eve Technologies, Inc (AB, Canada) for interrogation. The secretome report was subsequently decoded followed by classification of proteins into 3 categories: low, mid, and high secretion. This partitioned data was then imported into REACTOME and STRING for visualization and interpretation of implicated pathways and protein-protein interactions, respectively. An algorithm was then utilized to identify significant pathways and interactions present across combinations of all 3 secretion categories. RESULTS: 23 genes and associated proteins with a low coefficient of variation were identified across all donors. A REACTOME and STRING analysis of all combined data demonstrated 152 implicated cellular pathways. After analyzing the partitioned data and evaluating for overlap between all secretion levels, 37 significant pathways were identified. The pathways were then classified according to their contributions to general biological processes. Pathways involving signaling and regulation of IL-4, IL-13, and IL-17 were associated with immunomodulation. The secretomes also contained proteins contributing to the regulation of blood vessel endothelial cell proliferation involved in sprouting angiogenesis. Lastly, Insulin-Like Growth Factor Binding Proteins (IGFB) involved in the regulation of IGF were identified. CONCLUSION: Our investigation demonstrates that ADSC secretomes contain key factors that are consistently present across donors. The identified factors have been implicated in various immunomodulatory and angiogenic processes, in addition to the regulation of IGF transport and uptake through IGF binding proteins. These findings suggest that autologous grafting in patients may reliably provide consistent therapeutic advantages for wound healing, scar modulation, and autoimmune processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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