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Enregistrement W2395552044 · doi:10.1002/jbm.a.35715

Winner of the Young Investigator Award of the Society for Biomaterials at the 10th World Biomaterials Congress, May 17–22, 2016, Montreal QC, Canada: Microribbon‐based hydrogels accelerate stem cell‐based bone regeneration in a mouse critical‐size cranial defect model

2016· article· en· W2395552044 sur OpenAlexaboutno aff
Li‐Hsin Han, Bogdan Conrad, Michael T. Chung, Lorenzo Deveza, Xinyi Jiang, Andrew Z. Wang, Manish J. Butte, Michael T. Longaker, Derrick C. Wan, Fan Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésSelf-healing hydrogelsStem cellParacrine signallingStromal cellMaterials scienceMesenchymal stem cellBiomedical engineeringCell biologyRegenerative medicineTransplantationTissue engineeringBone healingMedicineCancer researchBiologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stem cell-based therapies hold great promise for enhancing tissue regeneration. However, the majority of cells die shortly after transplantation, which greatly diminishes the efficacy of stem cell-based therapies. Poor cell engraftment and survival remain a major bottleneck to fully exploiting the power of stem cells for regenerative medicine. Biomaterials such as hydrogels can serve as artificial matrices to protect cells during delivery and guide desirable cell fates. However, conventional hydrogels often lack macroporosity, which restricts cell proliferation and delays matrix deposition. Here we report the use of injectable, macroporous microribbon (μRB) hydrogels as stem cell carriers for bone repair, which supports direct cell encapsulation into a macroporous scaffold with rapid spreading. When transplanted in a critical-sized, mouse cranial defect model, μRB-based hydrogels significantly enhanced the survival of transplanted adipose-derived stromal cells (ADSCs) (81%) and enabled up to three-fold cell proliferation after 7 days. In contrast, conventional hydrogels only led to 27% cell survival, which continued to decrease over time. MicroCT imaging showed μRBs enhanced and accelerated mineralized bone repair compared to hydrogels (61% vs. 34% by week 6), and stem cells were required for bone repair to occur. These results suggest that paracrine signaling of transplanted stem cells are responsible for the observed bone repair, and enhancing cell survival and proliferation using μRBs further promoted the paracrine-signaling effects of ADSCs for stimulating endogenous bone repair. We envision μRB-based scaffolds can be broadly useful as a novel scaffold for enhancing stem cell survival and regeneration of other tissue types. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J Biomed Mater Res Part A: 104A: 1321-1331, 2016.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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