Cellular crosstalk in fibrosis: Insights into macrophage and fibroblast dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Pathological fibrosis, the excessive deposition of extracellular matrix and tissue stiffening that causes progressive organ dysfunction, underlies diverse chronic diseases. The fibrotic microenvironment is driven by the dynamic microenvironmental interaction between various cell types; macrophages and fibroblasts play central roles in fibrotic disease initiation, maintenance, and progression. Macrophage functional plasticity to microenvironmental stimuli modulates fibroblast functionality by releasing pro-inflammatory cytokines, growth factors, and matrix remodeling enzymes that promote fibroblast proliferation, activation, and differentiation into myofibroblasts. Activated fibroblasts and myofibroblasts serve as the fibrotic effector cells, secreting extracellular matrix components and initiating microenvironmental contracture. Fibroblasts also modulate macrophage function by releasing their own pro-inflammatory cytokines and growth factors, creating bidirectional crosstalk that reinforces the chronic fibrotic cycle. The intricate interplay between macrophages and fibroblasts, including their secretomes and signaling interactions, leads to tissue damage and pathological loss of tissue function. In this review, we examine macrophage-fibroblast reciprocal dynamic interactions in pathological fibrotic conditions. We discuss the specific lineages and functionality of macrophages and fibroblasts implicated in fibrotic progression, with focus on their signal transduction pathways and secretory signaling that enables their pro-fibrotic behavior. We then finish with a set of recommendations for future experimentation to develop a set of potential targets for anti-fibrotic therapeutic candidates. Understanding the cellular interactions between macrophages and fibroblasts provides valuable insights into potential therapeutic strategies to mitigate fibrotic disease progression.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».