Accelerated craniofacial bone regeneration through dense collagen gel scaffolds seeded with dental pulp stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Therapies using mesenchymal stem cell (MSC) seeded scaffolds may be applicable to various fields of regenerative medicine, including craniomaxillofacial surgery. Plastic compression of collagen scaffolds seeded with MSC has been shown to enhance the osteogenic differentiation of MSC as it increases the collagen fibrillary density. The aim of the present study was to evaluate the osteogenic effects of dense collagen gel scaffolds seeded with mesenchymal dental pulp stem cells (DPSC) on bone regeneration in a rat critical-size calvarial defect model. Two symmetrical full-thickness defects were created (5 mm diameter) and filled with either a rat DPSC-containing dense collagen gel scaffold (n = 15), or an acellular scaffold (n = 15). Animals were imaged in vivo by microcomputer tomography (Micro-CT) once a week during 5 weeks, whereas some animals were sacrificed each week for histology and histomorphometry analysis. Bone mineral density and bone micro-architectural parameters were significantly increased when DPSC-seeded scaffolds were used. Histological and histomorphometrical data also revealed significant increases in fibrous connective and mineralized tissue volume when DPSC-seeded scaffolds were used, associated with expression of type I collagen, osteoblast-associated alkaline phosphatase and osteoclastic-related tartrate-resistant acid phosphatase. Results demonstrate the potential of DPSC-loaded-dense collagen gel scaffolds to benefit of bone healing process.
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 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) | 0,001 | 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 ».