Winner of the Young Investigator Award of the Society for Biomaterials (USA) for 2016, 10th World Biomaterials Congress, May 17–22, 2016, Montreal QC, Canada: Aligned microribbon‐like hydrogels for guiding three‐dimensional smooth muscle tissue regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Smooth muscle tissue is characterized by aligned structures, which is critical for its contractile functions. Smooth muscle injury is common and can be caused by various diseases and degenerative processes, and there remains a strong need to develop effective therapies for smooth muscle tissue regeneration with restored structures. To guide cell alignment, previously cells were cultured on 2D nano/microgrooved substrates, but such method is limited to fabricating 2D aligned cell sheets only. Alternatively, aligned electrospun nanofiber has been employed as 3D scaffold for cell alignment, but cells can only be seeded post fabrication, and nanoporosity of electrospun fiber meshes often leads to poor cell distribution. To overcome these limitations, we report aligned gelatin-based microribbons (µRBs) as macroporous hydrogels for guiding smooth muscle alignment in 3D. We developed aligned µRB-like hydrogels using wet spinning, which allows easy fabrication of tissue-scale (cm) macroporous matrices with alignment cues and supports direct cell encapsulation. The macroporosity within µRB-based hydrogels facilitated cell proliferation, new matrix deposition, and nutrient diffusion. In aligned µRB scaffold, smooth muscle cells showed high viability, rapid adhesion, and alignment following µRB direction. Aligned µRB scaffolds supported retention of smooth muscle contractile phenotype, and accelerated uniaxial deposition of new matrix (collagen I/IV) along the µRB. In contrast, cells encapsulated in conventional gelatin hydrogels remained round with matrix deposition limited to pericellular regions only. We envision such aligned µRB scaffold can be broadly applicable in growing other anisotropic tissues including tendon, nerves and blood vessel.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».