Pore size and LbL chitosan coating influence mesenchymal stem cell<i>in vitro</i>fibrosis and biomineralization in 3D porous poly(epsilon-caprolactone) scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
Poly(epsilon-caprolactone) (PCL) is a hydrophobic bioplastic under development for bone tissue engineering applications. Limited information is available on the role of internal geometry and cell-surface attachment on osseous integration potential. We tested the hypothesis that human bone marrow mesenchymal stem cells (MSCs) deposit more mineral inside porous 3D PCL scaffolds with fully interconnected 84 or 141 µm pores, when the surfaces are coated with chitosan via Layer-by-Layer (LbL)-deposited polyelectrolytes. Freshly trypsinized MSCs were seeded on PCL 3D cylinders using a novel static cold seeding method in 2% serum to optimally populate all depths of the scaffold discs, followed by 10 days of culture in proliferation medium and 21 additional days in osteogenic medium. MSCs were observed by SEM and histology to spread faster and to proliferate more on chitosan-coated pore surfaces. Most pores, with or without chitosan, became filled by collagen networks sparsely populated with fibroblast-like cells. After 21 days of culture in osteogenic medium, sporadic matrix mineralization was detected histologically and by micro-CT in highly cellular surface layers that enveloped all scaffolds and in cell aggregates in 141 µm pores near the edges. LbL-chitosan promoted punctate mineral deposition on the surfaces of 84 µm pores (p < 0.05 vs. PCL-only) but not the 141 µm pores. This study revealed that LbL-chitosan coatings are sufficient to promote MSC attachment to PCL but only enhance mineral formation in 84 µm pores, suggesting a potential inhibitory role for MSC-derived fibroblasts in osteoblast terminal differentiation.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».