Tuning Graft- and Host-Derived Vascularization in Modular Tissue Constructs: A Potential Role of HIF1 Activation
Notice bibliographique
Résumé
A better understanding of the factors governing the vascularization of engineered tissues is crucial for their advancement as therapeutic platforms. Here, we studied the effect of implant volume and cell densities on the in vivo vascularization of modular engineered tissue constructs. Sub-millimeter collagen modules containing adipose-derived mesenchymal stromal cells (adMSC) and enveloped by human umbilical vein endothelial cells (HUVEC) were subcutaneously implanted in severe-combined immunodeficient mice with a beige-mutation (SCID-bg) mice. Implant volume and cell density was varied relative to a base case, defined as a 0.01 mL implant containing 1.5×10(7) adMSC/mL and 3.9×10(6) HUVEC/mL. At 7 and 14 days post-transplantation, the constructs were harvested for immunohistochemical analysis of total (CD31(+)) and graft-derived (UEA1(+)) vessel formation, hypoxia-inducible factor 1-alpha (HIF1α) expression, infiltration of host-derived leukocytes (CD45), and macrophages (F4/80). Implant volume and cell density affected the relative contributions of host- versus graft-derived vascularization, highlighting that different mechanisms underlie the two processes. Graft-derived vessel formation was most rapid and robust in implants with high HIF1α expression, namely large volume implants and implants with high adMSC and HUVEC density (p<0.01 compared to base case at day 7). Many HIF1α(+) cells were vessel-lining HUVEC, suggesting that HIF1 activation may be key to vessel assembly in the graft. Host vessel ingrowth, however, dominated the vascularization of small volume implants (of high and low adMSC density alike), which showed low HIF1α expression at day 7. Host vessels were sustained to day 14 when adMSC density alone was increased, presumably due to increased paracrine secretions. This study points to a potential role of HIF1 activation in the vascularization of tissue constructs, which may be harnessed to engineer robust vessels for therapeutic applications.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».