Enhanced endothelial cell functions on rosette nanotube-coated titanium vascular stents
Notice bibliographique
Résumé
One of the main problems with current vascular stents is a lack of endothelial cell interactions, which if sufficient, would create a uniform healthy endothelium masking the underlying foreign metal from inflammatory cell interference. Moreover, if endothelial cells from the arterial wall do not adhere to the stent, the stent can become loose and dislodge. Therefore, the objective of this in vitro study was to design a novel biomimetic nanostructured coating (that does not contain drugs) on conventional vascular stent materials (specifically, titanium) for improving vascular stent applications. Rosette nanotubes (RNTs) are a new class of biomimetic nanotubes that self-assemble from DNA base analogs and have been shown in previous studies to sufficiently coat titanium and enhance osteoblast cell functions. RNTs have many desirable properties for use as vascular stent coatings including spontaneous self-assembly in body fluids, tailorable surface chemistry for specific implant applications, and nanoscale dimensions similar to those of the natural vascular extracellular matrix. Importantly, the results of this study provided the first evidence that RNTs functionalized with lysine (RNT-K), even at low concentrations, significantly increase endothelial cell density over uncoated titanium. Specifically, 0.01 mg/mL RNT-K coated titanium increased endothelial cell density by 37% and 52% compared to uncoated titanium after 4 h and three days, respectively. The excellent cytocompatibility properties of RNTs (as demonstrated here for the first time for endothelial cells) suggest the need for the further exploration of these novel nanostructured materials for vascular stent applications.
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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 | 0,000 | 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 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 ».