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
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».