Development of a nanofibrous wound dressing with an antifibrogenic properties <i>in vitro</i> and <i>in vivo</i> model
Notice bibliographique
Résumé
Dermal fibrosis, characterized by excessive extracellular matrix (ECM), is a pathological condition with limited effective therapeutic modalities. Lack of an antiscarring dressing further impedes the preventive measures for this condition. Here, we develop a new antiscarring dressing and investigate its potential as a slow-releasing vehicle for kynurenic acid (KynA), an antifibrotic agent. KynA was incorporated into polymethyl methacrylate (PMMA) nanofibers, containing increasing concentration of polyethylene glycol (PEG). Fibre morphology, water absorption capacity, surface hydrophilicity, in vitro drug release profile, and in vivo antifibrotic effects were investigated. Increasing concentrations of PEG (1-20%) significantly increased surface hydrophilicity, water absorption capacity, and drug release. Based on the obtained release profiles, PMMA + 10% PEG was the preferred formulation for sustained KynA release up to 120 hours. In vitro studies confirmed the preservation of KynA antifibrotic properties during electrospinning, indicated by fibroblasts proliferation suppression and ECM expression modulation. In vivo application of KynA-incorporated films significantly inhibited collagen (23.89 ± 4.79 vs. 6.99 ± 0.41, collagen-I/β-actin mRNA expression, control vs. treated) and fibronectin expression (7.18 ± 1.09 vs. 2.31 ± 0.05, fibronectin/β-actin mRNA expression, control vs. treated) and enhanced the production of an ECM-degrading enzyme (2.03 ± 0.88 vs. 11.88 ± 1.16 MMP-1/β-actin mRNA expression, control vs. treated). The fabricated KynA-incorporated films can be exploited as antifibrotic wound dressings. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J Biomed Mater Res Part A: 104A: 2334-2344, 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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».