Laser-ultrasonic delivery of agents into articular cartilage
Notice bibliographique
Résumé
Research is ongoing to develop drug therapies to manage osteoarthritis (OA) and articular cartilage (AC) injuries. However, means to deliver drug to localized AC lesions are highly limited and not clinically available. This study investigates the capability of laser ultrasound (laser-induced plasma sound source) to deliver agents (methylene blue, MB, in PBS) into bovine AC. Treatment samples (n = 10) were immersed in MB solution simultaneously with LU exposure, while adjacent control 1 tissue (n = 10) was pre-treated with LU followed by immersion in MB and adjacent control 2 tissue (n = 10) was only immersed in MB. AC exposed (n = 22) or not exposed (n = 27) to LU were characterized for anomalies in structure, composition, viability or RNA expression. Optically detected MB content was significantly (p < 0.01) higher in treatment samples up to a depth of 500 µm from AC surface as compared to controls. No major unwanted short-term effects on AC structure, proteoglycan or collagen contents, chondrocyte viability or RNA expression levels were detected. In conclusion, LU can deliver agents into AC without major short-term concerns on safety. LU could reveal new strategies for the development of localized drug therapies in AC.
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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) | 0,001 | 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 ».