Polycaprolactone nanofibrous mesh reduces foreign body reaction and induces adipose flap expansion in tissue engineering chamber
Notice bibliographique
Résumé
Tissue engineering chamber technique can be used to generate engineered adipose tissue, showing the potential for the reconstruction of soft tissue defects. However, the consequent foreign body reaction induced by the exogenous chamber implantation causes thick capsule formation on the surface of the adipose flap following capsule contracture, which may limit the internal tissue expansion. The nanotopographical property and architecture of nanofibrous scaffold may serve as a promising method for minimizing the foreign body reaction. Accordingly, electrospinning porous polycaprolactone (PCL) nanofibrous mesh, a biocompatible synthetic polymer, was attached to the internal surface of the chamber for the reducing local foreign body reaction. Adipose flap volume, level of inflammation, collagen quantification, capsule thickness, and adipose tissue-specific gene expression in chamber after implantation were evaluated at different time points. The in vivo study revealed that the engineered adipose flaps in the PCL group had a structure similar to that in the controls and normal adipose tissue structure but with a larger flap volume. Interleukin (IL)-1β, IL-6, and transforming growth factor-β expression decreased significantly in the PCL group compared with the control. Moreover, the control group had much more collagen deposition and thicker capsule than that observed in the PCL group. These results indicate that the unique nanotopographical effect of electrospinning PCL nanofiber can reduce foreign body reaction in a tissue engineering chamber, which maybe a promising new method for generating a larger volume of mature, vascularized, and stable adipose tissue.
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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 | 0,000 | 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 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 ».