Decorin antisense gene therapy improves functional healing of early rabbit ligament scar with enhanced collagen fibrillogenesis <i>in vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Injured ligaments heal with scar tissue, which has mechanical properties inferior to those of normal ligament, potentially resulting in re-injury, joint instability, and subsequent degenerative arthritis. In ligament scars, normal large-diameter collagen fibrils have been shown to be replaced by a homogenous population of small collagen fibrils. Because collagen is a major tensile load-bearing matrix element and because the proteoglycan decorin is known to inhibit collagen fibrillogenesis, we hypothesized that the restoration of larger collagen fibrils in a rabbit ligament scar, by down-regulating the proteoglycan decorin, would improve the mechanical properties of scar. In contrast to sense and injection-treated controls, in vivo treatment of injured ligament by antisense decorin oligodeoxynucleotides led to an increased development of larger collagen fibrils in early scar and a significant improvement in both scar failure strength (83-85% improvement at 6 weeks; p < 0.01) and scar creep elongation (33-48% less irrecoverable creep; p < 0.03) under loading. This is the first report that in vivo manipulation of collagen fibrillogenesis improves tissue function during repair processes with gene therapy. These findings not only suggest the potential use of this type of approach to improve the healing of various soft tissues (skin, ligament, tendon, and so on) but also support the use of such methods to better understand specific structure-function relationships in scars.
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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 | 0,000 | 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 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 ».