Urinary Bladder Tissue Engineering Using Natural Scaffolds in a Porcine Model: Role of Toll-Like Receptors and Impact of Biomimetic Molecules
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Natural scaffolds have been shown to induce T helper 2 (TH2)-specific immune responses in host tissues; however, the precise mechanisms that underlie this immune response are unknown. Using a porcine animal model, we evaluated the role of Toll-like receptors (TLRs) and matrix remodelling in the implantation of bladder acellular matrix (ACM) grafts and ACMs fortified with biomimetic materials. MATERIALS AND METHODS: Bladders were decellularized with detergent and treated in 3 different ways prior to implantation: ACM alone, hyaluronic acid (HA)-ACM and HA-vascular endothelial growth factor (VEGF)-ACM. Animals were sacrificed at 4 or 10 weeks post-implantation and total gene expressions for TH2 (IL-4), TH1 (IFN-γ), TLR2, TLR4, and TGF-β1 were analyzed using real-time RT-PCR. Using histology (H&E and Masson's trichrome) and immunohistochemistry (uroplakin, α-smooth muscle actin, CD31 and factor VIII) the regenerative capacity was correlated with the gene expression of different proteins. RESULTS: IL-4, TLR2, and TLR4 gene expression were markedly decreased at 4 and 10 weeks in both the HA-ACM group and the HA-VEGF-ACM group compared to ACM alone. IFN-γ expression was negligible in all groups and time periods. TGF-β1 expression was highest in the HA- and VEGF-treated grafts. Recellularization was inversely proportional to TLR and TH2 expression but proportional to TGF-β1. CONCLUSION: ACM alone grafts demonstrated stronger TLR4 expression which may promote a distinct TH2 immune response and a reduced regenerative capacity in grafts. Treatment of grafts with HA and VEGF may help regulate host immune responses by reducing TLR4 and IL-4 and increasing TGF-β1.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».