Characterization of hyaluronan–methylcellulose hydrogels for cell delivery to the injured spinal cord
Notice bibliographique
Résumé
No effective clinical treatment currently exists for traumatic spinal cord injury. Cell replacement therapy holds promise for attaining functional repair. Cells may be delivered directly or near the injury site; however, this strategy requires a delivery vehicle to maintain cell viability. We have identified an injectable, biocompatible, and biodegradable hydrogel scaffold composed of hyaluronan (HA) and methylcellulose (MC) that may be an effective scaffold for therapeutic cell delivery. The purpose of the present study was to determine the effects of polymer concentration on HAMC mechanical strength, gelation time, and cell viability. The yield stress of HAMC, a measure of mechanical stiffness, was tunable via manipulation of MC and HA content. Measurement of the elastic and storage moduli as functions of time revealed that HAMC gels in less than 5 min at physiological temperatures. Human umbilical tissue-derived cells encapsulated in HAMC were homogenously and stably distributed over 3 days in culture and extended processes into the scaffold. Cell viability was stable over this period in all but the most concentrated HAMC formulation. Because of its strength-tunability, rapid gelation, and ability to maintain cell viability, HAMC is a promising vehicle for cell delivery and is being tested in ongoing in vivo studies.
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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) | 0,000 | 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 ».