3D-cultured dermal fibroblasts self-produce a brain-like matrisome that promotes neurogenesis in silico and supports neuronal survival in vitro
Notice bibliographique
Résumé
Studying neurological disorders in vitro is still challenging due to the human brain’s complexity and the difficulty of obtaining primary neural cells. However, tissue engineering and tridimensional (3D) cell culture have become increasingly important tools for disease modeling. By providing an extracellular matrix (ECM) substrate that closely resembles physiological conditions, 3D cell culture offers several advantages over standard monolayer cell culture, including enhanced cell-cell and cell-matrix interactions. This results in a microenvironment that more accurately reflects in vivo biology. In this study, we performed an in-depth analysis of the proteome and matrisome of 3D tissue-engineered dermis, made from human primary dermal fibroblasts cultivated in 3D and embedded in a self-produced ECM. Interestingly, in silico analysis revealed that neurogenesis and associated functions were predicted to be strongly activated in this tissue-engineered 3D model. Indeed, we showed that ECM proteins involved in neuronal development and maintenance, typically produced by cerebral cells, were also expressed by dermal fibroblasts. Of particular interest, the 3D co-cultivation of dermal fibroblasts with iPSC-derived motor neurons readily enabled long-lasting culture periods without costly media supplementation with exogenous additives. Patient-derived dermal fibroblasts, cultivated in 3D, could therefore become valuable models for the study of neurological diseases. This approach offers a cost-effective and a less invasive alternative to brain biopsies for modeling complex neurological disorders in vitro.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».