Cytokine loaded layer-by-layer ultrathin matrices to deliver single dermal papilla cells for spot-by-spot hair follicle regeneration
Notice bibliographique
Résumé
The dermal papilla cell (DPC) is a type of highly specialized mesenchymal cells located in hair follicles (HF). Due to the primary role in the epithelial-mesenchymal interaction that enables hair-follicle morphogenesis and hair cycling, DPC has become an attractive cell source for hair regeneration to treat alopecia patients. However, DPCs tend to lose their function during in vitro culture. Hence, there exists a clear need to develop a microenvironment that can recapitulate the interactions within the native milieu of DPCs. Since layer-by-layer (LBL) nano-coating with biocompatible materials on the cell surface displays the versatility with tunable loading and release properties, which can provide a remodeled microenvironment for regulating cell function. Here, we developed a LBL self-assembly technique to single DPCs to create a nano-scale ultrathin extracellular matrix (ECM). We studied that the single cell-based LBL-encapsulation would not impact the viability, morphology, proliferation and intrinsic properties of DPCs using Western blot and mRNA expressions of β-catenin, ALP and α-SMA. We then included fibroblast growth factor-2 (FGF-2) into the LBL nano-structure to regulate the DPC function. Finally, we performed in vivo hair reconstitution assays using LBL-encapsulated DPCs combined with freshly isolated epidermal cells (EPCs) and found this strategy can treat hair loss.
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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 | 0,000 | 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 ».