Dynamic contrast‐enhanced MRI to quantify VEGF‐enhanced tissue‐engineered bladder graft neovascularization: Pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Tissue engineered organs require an immediately perfused vascular tree. Currently, neovascularization assessment requires animal sacrifice and graft harvest. In this pilot study we assess whether neovascularization of an engineered urinary bladder construct is enhanced with vascular-derived endothelial growth factor (VEGF) and assessable non-invasively with dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI). Rabbit bladder acellular matrix was hybridized with hyaluronic acid (ACM-HA), fortified with one of three concentrations (0 ng, 10 ng, or 20 ng per gram of tissue) of vascular-derived endothelial growth factor (VEGF), and grafted onto bladders in nine rabbits (3 per VEGF concentration). At 1, 2 and 3 weeks, one rabbit from each VEGF group underwent DCE-MRI and graft harvest. Microvasculature was quantified with scrial optical transverse sectioning of CD31 stained whole mounts using PCl software. Masson trichrome and H&E staining were used to assess cellular proliferation and fibrosis. There was a significant difference in mean microvascular area (MVA) between the 10 and 20 ng VEGF groups (230187 vs 477894 microm2, P=0.014) but not between the 0 and 10 ng groups (210497 microm2, P=0.21). Gadolinium uptake increased with MVA and correlated with it on linear regression analysis (Pearson's correlation coefficient r=0.71). At three weeks, stromal cellularity was greatest, and fibrosis was least, in the high VEGF group. This preliminary work demonstrates improved neovascularization of bladder constructs with VEGF fortification of ACM-HA and the feasibility of MRI as a non-invasive method to assume angiogenesis in tissue engineered constructs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».