Peri‐Implant Bone Regeneration Using <scp>rhPDGF‐BB</scp>, <scp>BMSCs</scp>, and <scp>β‐TCP</scp> in a Canine Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The presence of insufficient bone volume remains a major clinical problem for dental implant placement to restore oral function. Tissue engineering provides a promising approach for inducing bone regeneration and enhancing osseointegration in dental implants. PURPOSE: The tissue-engineered bone consisting of recombinant human platelet-derived growth factor (rhPDGF-BB), bone marrow stem cells (BMSCs), and beta-tricalcium phosphate (β-TCP) particles was validated for the first time in a preclinical large animal canine model in terms of its ability to promote new bone formation around the implants, as well as osseointegration between the tissue-engineered bone and dental implants. MATERIALS AND METHODS: Proliferation and osteogenic differentiation of canine BMSCs treated with rhPDGF-BB were evaluated with an MTT, alkaline phosphatase (ALP) activity, Alizarin Red staining, and real-time quantitative PCR (RT-qPCR) analysis of osteogenic genes. The therapeutic potential of tissue-engineered bone consisting of rhPDGF-BB/BMSCs/β-TCP in bone repair was evaluated in mesial-implant defects of immediate postextraction implants in the canine mandible. RESULTS: rhPDGF-BB treatment significantly increased proliferation and osteogenic differentiation of canine BMSCs. Furthermore, the tissue-engineered bone consisting of rhPDGF-BB/BMSCs/β-TCP significantly enhanced bone formation and osseointegration. CONCLUSION: This study provides important evidence that supports the potential application of rhPDGF-BB/BMSCs/β-TCP tissue-engineered bone in immediate implantation for oral function restoration.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».