The combination of cigarette smoke and solar rays causes effects similar to skin aging in a bilayer skin model
Notice bibliographique
Résumé
Skin aging is a multifactorial process influenced by internal and external factors. The contribution of different environmental factors has been well established individually in the last few years. On the one hand, man is rarely exposed to a single factor, and on the other hand, there is very little knowledge about how these extrinsic factors may interact with each other or even how the skin may react to chronic exposure. This study aimed to evaluate the effect on skin aging of a chronic co-exposure of tissue-engineered skin substitutes to cigarette smoke extract (CSE) and solar simulator light (SSL). Skin substitutes were reconstructed according to the self-assembly method and then exposed to CSE followed by irradiation with SSL simultaneously transmitting UVA1, visible light and infrared. When skin substitutes were chronically exposed to CSE and SSL, a significant decrease in procollagen I synthesis and the inhibition of Smad2 phosphorylation of the TGF-β signaling pathway were observed. A 6.7-fold increase in MMP-1 activity was also observed when CSE was combined with SSL, resulting in a decrease in collagen III and collagen IV protein expression. The secretory profile resulting from the toxic synergy was investigated and several alterations were observed, notably an increase in the quantities of pro-inflammatory cytokines. The results also revealed the activation of the ERK1/2 (3.4-fold) and JNK (3.3-fold) pathways. Taken together, the results showed that a synergy between the two environmental factors could provoke premature skin aging.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».