Localized and Sustained Delivery of Fibroblast Growth Factor-2 from a Nanoparticle-Hydrogel Composite for Treatment of Spinal Cord Injury
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Notice bibliographique
Résumé
After traumatic spinal cord injury, grossly injured blood vessels leak blood and fluid into the parenchyma, leading to a large cystic cavity. Fibroblast growth factor-2 (FGF2) can reduce immediate vasoconstriction of vessels in the tissue surrounding the primary injury and promote angiogenesis. A localized delivery system would both achieve restricted delivery of FGF2 to the spinal cord and limit possible systemic effects such as mitogenesis. To enhance the endogenous angiogenic response after spinal cord injury, FGF2 was encapsulated in poly(lactide-co-glycolide) (PLGA) nanoparticles which were embedded in a biopolymer blend of hyaluronan and methylcellulose (HAMC) and then injected into the intrathecal space. Treatment began immediately after a 26 g clip compression spinal cord injury in rats and consisted of intrathecal delivery of FGF2 from the HAMC/PLGA/FGF2 composite. Control animals received intrathecal HAMC loaded with blank nanoparticles, intrathecal HAMC alone or intrathecal artificial cerebrospinal fluid alone. Sustained and localized delivery of FGF2 from composite HAMC/PLGA/FGF2 achieved higher blood vessel density in the dorsal horns 28 days post-injury, due to either greater angiogenesis near the epicenter of the injury or vasoprotection acutely after spinal cord injury. Importantly, delivery of FGF2 from composite HAMC/PLGA/FGF2 did not produce proliferative lesions that had been previously reported for FGF2 delivered locally using a minipump/catheter. These results suggest that localized and sustained delivery with composite HAMC/PLGA/FGF2 is an excellent system to deliver biomolecules directly to the spinal cord, thereby circumventing the blood spinal cord barrier and avoiding systemic side effects.
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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) | 0,001 | 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)
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