Creating 3D Angiogenic Growth Factor Gradients in Fibrous Constructs to Guide Fast Angiogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Fast angiogenesis in 3D fibrous constructs that mimic the morphology of the extracellular matrix remains challenging due to limited porosity in the densely packed constructs. We investigated whether mimicking the in vivo chemotaxis microenvironment for native blood vessel formation would stimulate angiogenesis in the fibrous constructs. The chemotaxis microenvironment was created by introducing 3D angiogenic growth factor gradients into the constructs. We have developed a technique that can quickly fabricate (∼40 min) such 3D gradients by simultaneously electrospinning polycaprolactone (PCL) fibers, encapsulating gradient amount of bFGF (stabilized by heparin) into poly(lactide-co-glycolide) (PLGA) microspheres, and electrospraying the microspheres into PCL fibers. Gradient formation was confirmed by fluorescence microscopy. Gradients with different steepnesses were obtained by modulating the initial concentration of the bFGF solution. All of the constructs were able to sustainedly release bioactive bFGF over a 28 day period. The release kinetics was dependent on the bFGF loading and steepness of the gradient. In vitro cell migration study demonstrated that bFGF gradients significantly increased the depth of cell migration. To assess the efficacy of bFGF gradients in inducing angiogenesis, we implanted constructs subcutaneously using mouse model. bFGF gradients significantly promoted cell penetration into the constructs. After 10 days of implantation, a high density of mature blood vessels (positive to both CD31 and α-SMA) were formed in the constructs. Vessel density was increased with the increase in steepness of the bFGF gradient. These gradient constructs may have potential to engineer vascularized tissues for various applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 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 ».