Injectable Mussel‐Inspired Immobilization of Platelet‐Rich Plasma on Microspheres Bridging Adipose Micro‐Tissues to Improve Autologous Fat Transplantation by Controlling Release of PDGF and VEGF, Angiogenesis, Stem Cell Migration
Notice bibliographique
Résumé
Platelets-rich plasma (PRP) can produce growth factors (GFs) to improve angiogenesis. However, direct injection of PRP does not lead to highly localized GFs. The current study employs a mussel-inspired polydopamine to immobilize PRP on gelatin microspheres (GMs) with the purpose of bridging adipose micro-tissues to help implanted fat survive (GM-pDA-PRP). Enhanced PRP adhesion leads to a prolonged and localized production of GFs, which is verified by platelet counting and by ELISA of vascular endothelial growth factors (VEGFs) and of platelet derived growth factors (PDGFs). The GM-pDA-PRP "hatches" a microenvironment for the proliferation of adipose-derived stem cells. After the adipose micro-tissue has bridged with GM-pDA-PRP after 16 weeks, triple-fluorescence staining reveals that the mature adipocytes, blood vessels, and capillaries are arranged like in normal adipose tissue. The survival fat increases significantly compared to that in control, PRP, and GM-PRP groups (84.8 ± 11.4% versus 47.8 ± 8.9%, 56.9 ± 9.7%, and 60.2 ± 10.5%, respectively). Both histological assessments and CD31 immunofluorescence indicate that the improvement of angiogenesis in GM-pDA-PRP is higher than in the fat graft group (6.4-fold in quantitative CD31 positive cells). The CD34 positive cells in the GM-pDA-PRP group are around 3.5-fold the amount in the fat graft group, which suggests that more stem cells migrate to the implant area. Cell proliferation staining shows that the number of Ki67 positive cells is around five times as high as that in the fat graft group.
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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 ».