Self‐Produced Brain‐Like ECM From 3D‐Cultured Dermal Fibroblasts Enhances Neuronal Growth and Survival
Notice bibliographique
Résumé
Studying neurological disorders in vitro remains challenging due to the complexity of the human brain and the limited availability of primary neural cells. Tissue engineering enables the development of three-dimensional (3D) cell culture systems by generating a self-produced extracellular matrix (ECM) substrate. Culturing cells within this ECM substrate is known to more effectively mimic physiological conditions compared to traditional monolayer cultures. In this study, we analyzed the proteome and matrisome of 3D cultured dermal fibroblasts embedded in a self-produced ECM. Interestingly, in silico analysis predicted strong activation of neurogenesis-associated functions in this tissue-engineered 3D model. We showed that ECM proteins typically linked to neuronal development and maintenance were also expressed by dermal fibroblasts. Coculturing dermal fibroblasts with induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived motor neurons notably enabled long-lasting culture periods while minimizing neuronal death, all without the need for costly media supplements. Furthermore, fibroblast-conditioned media enhanced neuronal survival. Although we demonstrated that the dermal fibroblast-derived ECM provided a rich matrix of proteins and signaling molecules that support neuronal growth and survival, the ECM alone seems insufficient to sustain the neuronal networks. These findings suggest that 3D cultured patient-derived dermal fibroblasts generate a neuro-supportive microenvironment and could serve as a cost-effective and less invasive alternative to brain biopsies for modeling complex neurological disorders. This approach offers a promising platform for studying such neural growth and survival and exploring therapeutic strategies for neurological diseases.
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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) | 0,001 | 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 ».