Tissue‐engineering approaches to enhance nerve regeneration during wound healing
Notice bibliographique
Résumé
Deep and extensive burns induce a partial or total destruction of cutaneous peripheral nerves, and a subsequent loss of tactile sensibility. Conventional treatments of deep wounds do not achieve a complete restoration of touch perception. Hence, innervation deficiency of skin constitutes a significant handicap to rehabilitation of burn patients. Our aim was to investigate two different approaches to enhance nerve regeneration in a reconstructed skin transplantated on mice. First, we developed a collagen sponge enriched with 1, 10 or 50μg of laminin in which human fibroblasts and keratinocytes were grown to produce a reconstructed skin, that was then grafted on the back of athymic mice for 120 days. Immunohistochemical studies demonstrated that 10μg of laminin induced a 5 times increase in the number of nerve fibers in the graft, compared to a control. The sense of touch recovery was evaluated by testing A‐Beta, A‐Delta and C sensory nerve fibers with a Neurometer (Neurotron Inc. Baltimore, MD). An improvement in the sensory function was observed for the A‐Beta and A‐Delta nerve fibers on grafts enriched with laminin. In the second approach, we incorporated in the reconstructed skin immature hair follicles obtained from mouse embryos. We observed nerve fibers migrating around these hair follicles only 30 days after graft. The incorporation of laminin, as a global approach, or hair follicles, as a targeted approach to enhance nerve regeneration in a tissue‐engineered autologous skin graft could be an efficient solution to promote a better tactile recovery for patients with deep and extensive burns. This work was supported by the Canadian Institute of Health Research and the Fonds de Recherche en Santé du Québec
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».