From Quiescence to Activation: The Reciprocal Regulation of Ras and Rho Signaling in Hepatic Stellate Cells
Notice bibliographique
Résumé
Chronic liver diseases are marked by persistent inflammation and can evolve into liver fibrosis, cirrhosis, and hepatocellular carcinoma. In an affected liver, hepatic stellate cells (HSCs) transition from a quiescent to an activated state and adopt a myofibroblast-like cell phenotype. While these activated cells play a role in supporting liver regeneration, they can also have detrimental effects on liver function as the disease progresses to fibrosis and cirrhosis. These findings highlight the dynamic switching between different signaling pathways involving Ras, Rho GTPases, and Notch signaling. Notably, two specific members of the Ras and Rho GTPases, Eras and Rnd3, are predominantly expressed in quiescent HSCs, while Mras and Rhoc are more abundant in their activated forms. In addition, this study highlights the critical role of cytosolic Notch1 in quiescent HSCs and Rock in activated HSCs. We hypothesize that distinct yet interdependent intracellular signaling networks regulate HSC fate decisions in two key ways: by maintaining HSC quiescence and homeostasis and by facilitating HSC activation, thereby influencing processes such as proliferation, transdifferentiation, and mesenchymal transition. The proposed signaling model, combined with specific methodological tools for maintaining HSCs in a quiescent state, will deepen our understanding of the mechanisms underlying chronic liver disease and may also pave the way for innovative therapies. These therapies could include small molecule drugs targeting Ras- and Rho-dependent pathways.
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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 ».