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Enregistrement W4400092271 · doi:10.3390/ijms25136965

The Human Neonatal Skin Fibroblast, an Available Cell Source for Tissue Production and Transplantation, Exhibits Low Risk of Immunogenicity In Vitro

2024· article· en· W4400092271 sur OpenAlexafffund
Brice Magne, Karel Ferland, Étienne Savard, Martin A. Barbier, Amélie Morissette, Danielle Larouche, Chanel Beaudoin-Cloutier, Lucie Germain

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImmunogenicityFibroblastImmunologyBiologyTransplantationHuman skinImmune systemParacrine signallingIn vitroCell biologyMedicineInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The immunogenicity of allogeneic skin fibroblasts in transplantation has been controversial. Whether this controversy comes from a natural heterogeneity among fibroblast subsets or species-specific differences between human and mouse remains to be addressed. In this study, we sought to investigate whether fibroblasts derived from either adult or neonatal human skin tissues could induce different immune responses toward phagocytosis and T cell activation using in vitro co-culture models. Our results indicate that both phagocytosis and T cell proliferation are reduced in the presence of neonatal skin fibroblasts compared to adult skin fibroblasts. We also show that neonatal skin fibroblasts secrete paracrine factors that are responsible for reduced T cell proliferation. In addition, we show that neonatal skin fibroblasts express less class II human leukocyte antigen (HLA) molecules than adult skin fibroblasts after interferon gamma priming, which might also contribute to reduced T cell proliferation. In conclusion, this study supports the use of allogeneic neonatal skin fibroblasts as a readily available cell source for tissue production and transplantation to treat patients with severe injuries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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