Mise au point par génie tissulaire d'un modèle de peau contenant des cellules immunitaires d'origine dermique : application à la cicatrisation cutanée
Bibliographic record
Abstract
Les modèles de peau in vitro en trois dimensions sont des outils pour étudier des processus biologiques ou pathologiques. La majorité des modèles in vitro actuellement disponibles ne comporte pas de système immunitaire et de réseau vasculaire, tous deux présents dans la peau humaine. Nous avons développé un modèle de peau entièrement composé de cellules d'un même donneur (autologue) et contenant des cellules immunitaires et endothéliales. En nous basant sur le modèle d'auto-assemblage du LOEX, nous avons mis en culture durant quatre semaines des fibroblastes dermiques dans un milieu favorisant le dépôt de matrice extracellulaire. La résultante est un feuillet manipulable composé de cellules entourées de matrice. Un isolat dermique préalablement extrait du derme humain est ensemencé sur un premier feuillet de fibroblastes et les kératinocytes sur un second. L'isolat dermique contient l'ensemble des cellules présentes dans le derme du donneur. Les deux feuillets sont ensuite superposés et mis en culture pendant deux semaines à l'interface air-liquide pour stimuler la différenciation de l'épithélium. Une analyse histologique a mis en évidence un épithélium stratifié sur un derme composé de matrice et de cellules. Des immunomarquages ont également montré la présence de cellules immunitaires CD45+ viables et d'un réseau vasculaire CD31+ au niveau du derme. Une plaie a ensuite été créée au centre de ce modèle de peau et une analyse histologique a montré une migration des cellules épidermiques et dermiques dans la plaie. La création de ce modèle permettra d'avoir une meilleure compréhension de l'homéostasie de la peau et du phénomène de cicatrisation cutanée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".