Validation of a predictive method for sunscreen formula evaluation using gene expression analysis in a Chinese reconstructed full-thickness skin model.

OBJECTIVE: This study aimed to establish a predictive in vitro method for assessing the photoprotective properties of sunscreens using a reconstructed full-thickness skin model. MATERIALS AND METHODS: A full-thickness skin model reconstructed with human fibroblasts and keratinocytes isolated from Chinese skin was exposed to daily UV radiation (DUVR). We examined the transcriptomic response, identifying genes for which expression was modulated by DUVR in a dose-dependent manner. We then validated the methodology for efficacy evaluation of different sunscreens formulas. RESULTS: The reconstructed skin model was histologically consistent with human skin, and upon DUVR exposure, the constituent fibroblasts and keratinocytes exhibited transcriptomic alterations in pathways associated with oxidative stress, inflammation and extracellular matrix remodelling. When used to evaluate sunscreen protection on the model, the observed level of protection from UV-induced gene expression was consistent with the corresponding protection factors determined clinically and allowed for statistical ranking of sunscreen efficacy. CONCLUSIONS: Within this study we show that quantification of gene modulation within the reconstructed skin model is a biologically relevant approach with sensitivity and predictability to evaluate photoprotection products.

OBJECTIF: Cette étude visait à établir une méthode prédictive in vitro permettant d'évaluer les propriétés photoprotectrices des écrans solaires à l'aide d'un modèle de peau reconstruite sur toute son épaisseur. MATÉRIELS ET MÉTHODES: Un modèle de peau reconstruite sur toute son épaisseur avec des fibroblastes et des kératinocytes humains isolés à partir de peaux chinoises a été exposé au rayonnement UV quotidien (DUVR). Nous avons examiné la réponse transcriptomique en identifiant les gènes dont l'expression était modulée par le DUVR de façon dépendante à la dose. Nous avons ensuite validé la méthodologie d'évaluation de l'efficacité des formules des différents écrans solaires. RÉSULTATS: Le modèle de peau reconstruite correspondait histologiquement à de la peau humaine, et lors de l'exposition à des DUVR, les fibroblastes et les kératinocytes qui la composaient présentaient des altérations transcriptomiques des voies associées au stress oxydatif, à l'inflammation et au remodelage de la matrice extracellulaire. Lorsque ce modèle a été utilisé pour évaluer la protection solaire, le niveau de protection observé de l'expression génique induite par les UV correspondait aux facteurs de protection cliniques déterminés correspondants et permettait un classement statistique de l'efficacité de la protection solaire. CONCLUSIONS: Dans cette étude, nous montrons que la quantification de la modulation génique dans le modèle de peau reconstruite est une approche biologiquement pertinente offrant une sensibilité et une prédictibilité pour évaluer les produits de photoprotection.

Using ANOVA-PCA for discriminant analysis: application to the study of mid-infrared spectra of carrageenan gels as a function of concentration and temperature.

In this work the ANOVA-PCA method is applied to a MIR spectroscopy dataset of carrageenan in order to evaluate which of the factors within its fixed effects experimental design are significant in relation to the residual error. The factors defined in the experimental design are concentration (1% and 2%), temperature (30, 40, 45, 50, and 60 degrees C), day (1 and 2) and sample (20 samples, 3 repetitions). The two factors, concentration and temperature, were considered as significant and the main features related with its physico-chemical properties were identified. It is also of interest to acquire a better understanding of the interaction between concentration and temperature and its effect on the adhesion of gels onto the surface of contact. In fact, no significant interaction was found between the two factors, but it was shown that the factor temperature behaves in a non-linear way. As classification using the ANOVA-PCA procedure has not been developed until now, a new method is proposed for the classification of new samples in respect to the levels of each significant factor.