MMP‐2 sensitive, VEGF‐bearing bioactive hydrogels for promotion of vascular healing
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We sought to develop bioactive hydrogels to facilitate arterial healing, e.g., after balloon angioplasty. Toward this end, we developed a new class of proteolytically sensitive, biologically active polyethylene glycol (PEG)-peptide hydrogels that can be formed in situ to temporarily protect the arterial injury from blood contact. Furthermore, we incorporated endothelial cell-specific biological signals with the goal of enhancing arterial reendothelialization. Here we demonstrate efficient endothelial cell anchorage and activation on PEG hydrogel matrices modified by conjugation with both the cell adhesive peptide motif RGD and an engineered variant of vascular endothelial growth factor (VEGF). By crosslinking peptide sequences for cleavage by MMP-2 into the polymer backbone, the hydrogels became sensitive to proteolytic degradation by cell-derived matrix metalloproteinases (MMPs). Analysis of molecular hallmarks associated with endothelial cell activation by VEGF-RGD hydrogel matrices revealed a 70% increase in production of the latent MMP-2 zymogen compared with PEG-peptide hydrogels lacking VEGF. By additional provision of transforming growth factor beta1 (TGF-beta1) within the PEG-peptide hydrogel, conversion of the latent MMP zymogen into its active form was demonstrated. As a result of MMP-2 activation, strongly enhanced hydrogel degradation by activated endothelial cells was observed. Our data illustrate the critical importance of growth factor activities for remodeling of synthetic biomaterials into native tissue, as it is desired in many applications of regenerative medicine. Functionalized PEG-peptide hydrogels could help restore the native vessel wall and improve the performance of angioplasty procedures.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 découle