Extracellular matrix and proteolysis: mechanisms driving irreversible changes and shaping cell behavior
Notice bibliographique
Résumé
The extracellular matrix (ECM) provides structural support and dynamic signaling cues, governing cellular behavior and tissue integrity. ECM remodeling, critically regulated by irreversible proteolysis, profoundly impacts development, homeostasis, and disease. This review examines the major families of ECM-degrading proteases-matrix metalloproteinases (MMPs), serine proteases, a disintegrin and metalloproteinases (ADAMs), metalloproteinase with thrombospondin motifs (ADAMTSs), and cysteine proteases-emphasizing their shared regulatory mechanisms and proteolytic activity in reshaping the tissue microenvironment. These proteases exhibit functional redundancy, particularly in the generation of matrikines, growth factors, and cytokines from common ECM substrates, all contributing to ECM softening. These overlaps in substrates and the resulting bioactive molecules amplify proteolysis within the tissue. The generated matrikines, growth factors, and cytokines further drive ECM remodeling through feedback loops, influencing the expression and activation of proteolytic enzymes. Despite these shared mechanisms, protease families demonstrate cell-specific functional specialization shaped by transcriptional programs, microenvironmental signals, and subcellular targeting, ensuring precise spatiotemporal proteolysis during processes such as development, wound healing, and immune responses. Dysregulation of this intricate proteolytic network contributes to chronic pathologies and cancer. Thus, understanding and targeting these processes is crucial for therapeutic intervention and the improved regulation of biological functions. Collectively, these insights reveal how irreversible ECM proteolysis orchestrates complex, context-dependent biological responses in both health and disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».