New Mechanisms for Regulation of Intracellular Collagen Degradation in Fibrotic Lesions of Periodontal Tissues
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fibrosis is involved in the pathogenesis of 45% of deaths in developed countries. Thus, defining the signaling systems that promote fibrotic lesions is important for developing therapies that can preserve human health. Fibrosis affects several organs and is also commonly manifest in the gingival connective tissue of tooth‐supporting tissues, which exhibit very rapid turnover of collagen. Gingiva, therefore, provides an instructive model system for determining how the signals that regulate the loss of the balance of collagen synthesis and degradation are dysregulated in gingival tissue enlargement, a common fibrotic lesion that is associated with considerable morbidity. Notably, these fibrotic lesions affect a high proportion of patients who are treated with drugs that affect Ca 2+ signaling and trafficking of collagen through vacuolar compartments. As Ca 2+ signaling is functionally related to the control of vacuolar trafficking by the small G‐proteins known as Rabs, here we discuss dysregulation of collagen degradation in the gingiva with a particular focus on signaling through Rabs and on the role of vacuolar ATPases in lysosomal acidification to optimize collagen degradation. We consider how exploration of Rabs‐mediated regulation of the intracellular degradation pathway may inform new approaches for the clinical management of fibrotic lesions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».