Reconstructed Human Skin with Hypodermis Shows Essential Role of Adipose Tissue in Skin Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dysregulation of skin metabolism is associated with a plethora of diseases such as psoriasis and dermatitis. Until now, reconstructed human skin (RhS) models lack the metabolic potential of native human skin, thereby limiting their relevance to study human healthy and diseased skin. We aimed to determine whether incorporation of an adipocyte-containing hypodermis into RhS improves its metabolic potential and to identify major metabolic pathways up-regulated in adipose-RhS. METHODS: Primary human keratinocytes, fibroblasts and differentiated adipose-derived stromal cells were co-cultured in a collagen/fibrin scaffold to create an adipose-RhS. The model was extensively characterized structurally in two- and three-dimensions, by cytokine secretion and RNA-sequencing for metabolic enzyme expression. RESULTS: Adipose-RhS showed increased secretion of adipokines. Both RhS and adipose-RhS expressed 29 of 35 metabolic genes expressed in ex vivo native human skin. Addition of the adipose layer resulted in up-regulation of 286 genes in the dermal-adipose fraction of which 7 were involved in phase I (CYP19A1, CYP4F22, CYP3A5, ALDH3B2, EPHX3) and phase II (SULT2B1, GPX3) metabolism. Vitamin A, D and carotenoid metabolic pathways were enriched. Additionally, pro-inflammatory (IL-1β, IL-18, IL-23, IL-33, IFN-α2, TNF-α) and anti-inflammatory cytokine (IL-10, IL-12p70) secretion was reduced in adipose-RhS. CONCLUSIONS: Adipose-RhS mimics healthy native human skin more closely than traditional RhS since it has a less inflamed phenotype and a higher metabolic activity, indicating the contribution of adipocytes to tissue homeostasis. Therefore it is better suited to study onset of skin diseases and the effect of xenobiotics.
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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 ».