The macrophage–biomaterial interface: a proteomic analysis of the conditioned medium environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Proteomic techniques provide an approach for exploration of intracellular structure and function as well as extracellular microenvironments. However, proteomics has not been extensively applied to examine cell–material interface dynamics or the conditioned medium (CM) that ensues. Monocyte‐derived macrophages (MDM) are of particular interest as they are the predominant cell type contributing to chronic inflammation at long‐term implant sites. The current study compares the CM generated when MDM were adherent to tissue culture polystyrene (TCPS) or a model polycarbonate–urethane (PCNU). Two‐dimensional electrophoresis and either matrix‐assisted laser desorption/ionization time‐of‐flight mass spectrometry or liquid chromatography Fourier transform mass spectrometry were used for protein identification to begin to assess how the CM is altered when MDM are in contact with a degradable PCNU material relative to a typical tissue culture surface. RESULTS: Proteomic analysis of CM samples identified regulatory molecules associated with specific activation pathways, such as interferon‐γ, and degradative proteins, such as matrix metalloproteinases and chitinase‐like proteins, suggesting their involvement in the MDM response to PCNU materials. Furthermore, this study illustrates the challenges in analysing CM protein profiles against a background of intracellular protein, originating from lysed cells or cell fragments, and cell culture additives such as fetal bovine serum. CONCLUSIONS: The microenvironment surrounding an MDM–biomaterial interface is complex, containing proteins that relate to intracellular signalling pathways, cytoskeletal remodelling, degradation as well as the presence of serum factors necessary for cell attachment. The use of proteomics to determine the CM protein profile should continue to aid in the elucidation of cell–material interactions. Copyright © 2008 Society of Chemical Industry
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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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 ».