Determining the fate of seeded cells in venous tissue‐engineered vascular grafts using serial MRI
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A major limitation of tissue engineering research is the lack of noninvasive monitoring techniques for observations of dynamic changes in single tissue‐engineered constructs. We use cellular magnetic resonance imaging (MRI) to track the fate of cells seeded onto functional tissue‐engineered vascular grafts (TEVGs) through serial imaging. After in vitro optimization, murine macrophages were labeled with ultrasmall superparamagnetic iron oxide (USPIO) nanoparticles and seeded onto scaffolds that were surgically implanted as inferior vena cava interposition grafts in SCID/bg mice. Serial MRI showed the transverse relaxation times ( T 2 ) were significantly lower immediately following implantation of USPIO‐labeled scaffolds ( T 2 =44±6.8 vs . 71±10.2 ms) but increased rapidly at 2 h to values identical to control implants seeded with unlabeled macrophages ( T 2 =63±12 vs . 63±14 ms). This strongly indicates the rapid loss of seeded cells from the scaffolds, a finding verified using Prussian blue staining for iron containing macrophages on explanted TEVGs. Our results support a novel paradigm where seeded cells are rapidly lost from implanted scaffolds instead of developing into cells of the neovessel, as traditionally thought. Our findings confirm and validate this paradigm shift while demonstrating the first successful application of noninvasive MRI for serial study of cellular‐level processes in tissue engineering.—Harrington, J. K., Chahboune, H., Criscione, J. M., Li, A. Y., Hibino, N., Yi, T., Villalona, G. A., Kobsa, S., Meijas, D., Duncan, D. R., Devine, L., Papademetri, X., Shin'oka, T., Fahmy, T. M., Breuer, C. K. Determining the fate of seeded cells in venous tissue engineered vascular grafts using serial MRI. FASEB J. 25, 4150–4161 (2011). www.fasebj.org
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».