VEGFA mRNA-LNP promotes biliary epithelial cell-to-hepatocyte conversion in acute and chronic liver diseases and reverses steatosis and fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
The liver is known for its remarkable regenerative ability through proliferation of hepatocytes. Yet, during chronic injury or severe hepatocyte death, proliferation of hepatocytes is exhausted. To overcome this hurdle, we propose vascular-endothelial-growth-factor A (VEGFA) as a therapeutic means to accelerate biliary epithelial-cell (BEC)-to-hepatocyte conversion. Investigation in zebrafish establishes that blocking VEGF receptors abrogates BEC-driven liver repair, while VEGFA overexpression promotes it. Delivery of VEGFA via nonintegrative and safe nucleoside-modified mRNA encapsulated into lipid nanoparticles (mRNA-LNPs) in acutely or chronically injured mouse livers induces robust BEC-to-hepatocyte conversion and elimination of steatosis and fibrosis. In human and murine diseased livers, we further identified VEGFA-receptor KDR-expressing BECs associated with KDR-expressing cell-derived hepatocytes. This work defines KDR-expressing cells, most likely being BECs, as facultative progenitors. This study reveals unexpected therapeutic benefits of VEGFA delivered via nucleoside-modified mRNA-LNP, whose safety is widely validated with COVID-19 vaccines, for harnessing BEC-driven repair to potentially treat liver diseases.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».