Platelet Polyphosphate Signals Through NFκB to Induce Myofibroblast Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Myofibroblasts drive wound healing and fibrotic disease through generation of contractile force to promote wound closure and production of matrix proteins to generate scar tissue. Platelets secrete many pro-wound healing molecules, including cytokines and growth factors. We previously reported that inorganic polyphosphate, secreted by activated platelets, is chemotactic for fibroblasts and induces a myofibroblast phenotype. Using NIH-3T3 cells and primary human fibroblasts, we examined the impact of inhibitors of cell-surface receptors and intracellular signaling molecules on polyphosphate-induced myofibroblast differentiation. We now report that polyphosphate-induced differentiation of fibroblasts to myofibroblasts occurs through a signaling pathway mediated by the receptor for advanced glycation end products (RAGE) and nuclear factor kappa B (NFκB) transcription factor. Inhibition of these signaling components ablated the effects of polyphosphate on fibroblasts. Platelet releasates also induced NFκB signaling and myofibroblast differentiation. Blocking the polyphosphate content of platelet releasates with a biocompatible polyP inhibitor rendered the releasates unable to induce myofibroblast differentiation. These results identify a cell-surface receptor and intracellular transcription factor utilized by platelet polyphosphate to promote wound healing through myofibroblast differentiation and may provide targets for promoting wound healing or altering the disease progression of fibrosis.
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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) | 0,002 | 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 ».