Acceleration of Diabetic Wound Healing by an Angiopoietin Peptide Mimetic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Angiopathies are one of the leading underlying causes of morbidity in diabetic patients. Poorly managed blood glucose levels contribute to vascular defects that manifest themselves in numerous different clinical conditions, including diabetic retinopathy, nephropathy, peripheral artery disease, and compromised wound healing. The angiopoietin family (Angs 1-4) has been shown to play a critical role in the growth and maintenance of vasculature. Here we evaluate the efficacy of a new Ang-based peptidomimetic compound, Vasculotide, on diabetic-related wound healing. Stimulation of endothelial cells (ECs) with Vasculotide results in activation of the Ang receptor, Tie 2, and its associated signaling pathways. This activation promoted biological responses such as EC survival, migration, and matrix metalloproteinase 2 (MMP2) production. We show that Vasculotide alone and in combination with vascular endothelial growth factor (VEGF) results in the production of well-arborized vessels supported by myogenic cells. Using an excisional skin-wound model produced on the back of diabetic B6.Cg-m(+/+)Lepr(db)/J (db/db) mice, we found that Vasculotide-treated wounds presented with decreased wound closure times (p < 0.05) and dramatic increases in granulation tissue (p < 0.01). Although the potential of this novel proangiogenic compound in treating microvascular dysfunction is not strictly limited to topical administration, we provide mechanistic evidence as a proof of principle in support of its efficacious use in diabetic wound healing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 découle