Quantitative Magnetic Resonance Imaging Assessment of Matrix Development in Cell-Seeded Natural Urinary Bladder Smooth Muscle Tissue-Engineered Constructs
Notice bibliographique
Résumé
The approach of cell-seeded natural scaffolds holds great promise for tissue engineering complicated soft-tissue organs such as the urinary bladder and heart. However, relatively little is known about cell-natural scaffold interactions or their influence on magnetic resonance imaging (MRI) characterization, which is valuable for noninvasive monitoring. Ideally, MRI should provide information on tissue biochemistry in addition to structure and function. In this study, quantitative MRI was performed on control and smooth muscle cell-seeded natural bladder matrices at different time points up to 7 days postseeding. Measurements of MR relaxation times (T1 and T2) and diffusion coefficient (D) showed an overall change that was incompatible with cell presence. Multicomponent T2 provided greater specificity, revealing time-course changes in the short T2 fraction that were consistent with biochemically determined matrix degradation from collagenase released from seeded cells. These matrix alterations are noted for the first time, and their relatively early occurrence may be unique to soft-tissue matrices compared with synthetic materials. More importantly, they are not evident on histology but are revealed on quantitative MRI. We conclude that quantitative MRI may provide specific information on cell-matrix interaction and is a promising noninvasive approach to understand and monitor cell-seeded natural scaffold-based regeneration.
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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 | 0,001 | 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 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 ».