Functional Innervation in Tissue Engineered Models for In Vitro Study and Testing Purposes
Notice bibliographique
Résumé
The biotechnology industry is rapidly expanding and the emerging field of tissue engineering is projected to have a high impact in the near future. Recently the field of cellular, drug, and prosthetic delivery has melded with the field of tissue engineering to make simulated tissues. In addition to their roles as tissue substitutes for transplantation, these simulated tissues may provide more accurate models and environments for toxicology testing and the study of peripheral nerves. The current study demonstrates the importance of innervation, in general, for the function of engineered tissues. We observe that the presence of nerves in a tissue engineered (TE) human cornea model enhances the growth of the epithelium and the formation of its protective mucin layer. Innervation also confers protection to the epithelium from chemical insult, as determined by the level of post-treatment epithelial cell death. We demonstrate differential responses of the nerves to chemical stimuli by changes in intracellular sodium as measured by 2-photon microscopy. The 2-photon imaging techniques also allow for the visualization and study of the fine sensory axon fibers within the 3-dimensional tissue. This work demonstrates a role for innervation in the protective quality and function of the engineered tissue, and the potential to use the nerves themselves as indicators of the severity of an insult. These results are important to consider for the development of any optimized TE models for in vitro study and testing purposes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».