A Novel <scp>BMP2</scp>‐Coprecipitated, Layer‐by‐Layer Assembled Biomimetic Calcium Phosphate Particle: A Biodegradable and Highly Efficient Osteoinducer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To repair large-size bone defects, most bone-defect-filling materials in clinic need to obtain osteoinductivity either by mixing them with particulate autologous bone or adsorbing bone morphogenetic protein 2 (BMP2). However, both approaches encounter various limitations. In this study, we hypothesized that our novel particles of biomimetic BMP2-coprecipitated calcium phosphate (BMP2-cop.BioCaP) could serve as an independent and biodegradable osteoinducer to induce bone formation efficiently for these bone-defect-filling materials, for example, deproteinized bovine bone (DBB). MATERIALS AND METHODS: We alternately layer-by-layer assembled amorphous and crystalline CaP triply to enable a "bamboo-like" growth of the particles. We functionalized BioCaP by coprecipitating BMP2 into the most outer layer of BioCaP. We monitored the degradation, osteoinductivity, and foreign-body reaction of either BMP2-cop.BioCaP or its combination with DBB in an ectopic site in rats. RESULTS: After 5 weeks, the BMP2-cop.BioCaP significantly induced new bone formation not only alone but also when mixed with DBB. Its osteoinductive efficiency was 10-fold higher than the adsorbed BMP2. Furthermore, BMP2-cop.BioCaP also reduced significantly the host foreign-body reaction to DBB in comparison with the adsorbed BMP2. After a 5-week implantation, more than 90% of BMP2-cop.BioCaP degraded. CONCLUSIONS: These findings indicate a promising clinical potential for BMP2-cop.BioCaP in the repair of large-size bone defects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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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 tête enseignante, 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 ».