Enter the Matrix: Fibroblast-immune cell interactions shape extracellular matrix deposition in health and disease.
Notice bibliographique
Résumé
Fibroblasts, non-hematopoietic cells of mesenchymal origin, are tissue architects which regulate the topography of tissues, dictate tissue resident cell types, and drive fibrotic disease. Fibroblasts regulate the composition of the extracellular matrix (ECM), a 3-dimensional network of macromolecules that comprise the acellular milieu of tissues. Fibroblasts can directly and indirectly regulate immune responses by secreting ECM and ECM-bound molecules to shape tissue structure and influence organ function. In this review, we will highlight recent studies which elucidate the mechanisms by which fibroblast-derived ECM factors (e.g., collagens, fibrillar proteins) regulate ECM architecture and subsequent immune responses, with a focus on macrophages. As examples of fibroblast-derived ECM proteins, we examine Collagen Triple Helix Repeat Containing 1 (CTHRC1) and Transforming Growth Factor-β-inducible protein (TGFBI), also known as BIGH3. We address the need for investigation into how diverse fibroblast populations coordinate immune responses by modulating ECM, including the fibroblast-ECM-immune axis and the precise molecular mediators and pathways which regulate these processes. Finally, we will outline how novel research identifying key regulators of ECM deposition is critical for therapeutic development for fibrotic diseases and cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,007 |
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 ».