Innervated Coculture Device to Model Peripheral Nerve-Mediated Fibroblast Activation
Notice bibliographique
Résumé
Cutaneous wound healing is a complex process involving various cellular and molecular interactions, resulting in the formation of a collagen-rich scar with imperfect function and morphology. Dermal fibroblasts are crucial to successful wound healing, migrating to the wound site where they are activated to provide extracellular matrix remodeling and wound closure. Peripheral nerves have been shown to play an important role in wound healing, with loss or damage to these nerves often leading to impaired healing and the formation of chronic nonhealing wounds. Previous research has suggested that sensory nerves secrete trophic factors that can regulate wound healing, including fibroblast activation; however, the direct cell–cell interaction between nerves and fibroblasts has not been extensively studied. To address this knowledge gap, we developed an in vitro co-culture model using a device called the IFlowPlate. This model supports the long-term viability of multiple cell types while allowing for direct contact between sensory nerve cells and dermal fibroblasts. Using the IFlowPlate, we demonstrate that co-culture of dorsal root ganglia with dermal fibroblasts increases fibroblast proliferation, collagen and α-smooth muscle actin expression, and secretion of pro-wound healing factors, suggesting that nerves can promote wound healing by modulating fibroblast activation. The IFlowPlate offers a user-friendly and high-throughput platform to study the in vitro interactions between nerves and a variety of cell types that can be applied to wound healing and other important biological processes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».