MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2771149310

Modular Approach to Adipose Tissue Engineering

2011· dissertation· en· W2771149310 sur OpenAlexfundno aff
Mark Butler

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésModular designAdipose tissueTissue engineeringComputer scienceEngineeringBiomedical engineeringMedicineInternal medicineOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the increasing clinical demand in reconstructive, cosmetic and correctional surgery there remains no optimal strategy for the regeneration or replacement of adipose tissue. Previous approaches to adipose tissue engineering have failed to create an adipose tissue depot that maintains implant volume in vivo long-term (>3 months). This is due to inadequate mechanical properties of the biomaterial and insufficient vascularization upon implantation. Modular tissue engineering is a means to produce large volume functional tissues from small sub-mm sized tissues with an intrinsic vascularization. We first explored the potential of a semi-synthetic collagen/poloxamine hydrogel with improved mechanical properties to be used as the module biomaterial. We found this biomaterial to not be suitable for adipose tissue engineering because it did not support embedded adipose-derived stem cell (ASC) viability, differentiation and human microvascular endothelial cell (HMEC) attachment. ASC-embedded collagen gel modules coated with HMEC were then implanted subcutaneously in SCID mice to study its revascularization potential. ASC cotransplantation was shown to drive HMEC vascularization in vivo: HMEC were seen to detach from the surface of the modules to form vessels containing erythrocytes as early as day 3; vessels decreased in number but increased in size over 14 days; and persisted for up to 3 months. Early vascularization promoted fat development. Only in the case of ASC-HMEC cotransplantation was progressive fat accumulation observed in the module implants. Although implant volume was not maintained, likely due rapid collagen degradation, the key result here is that ASC-HMEC cotransplantation in the modular approach was successful in creating vascularized adipose tissue in vivo that persisted for 3 months. The modular system was then studied in vitro to further understand ASC-EC interaction. Coculture with ASC was shown to promote an angiogenic phenotype (e.g. sprouting, migration) from HUVEC on modules. RT-PCR analysis revealed that VEGF, PAI-1 and TNFα was involved in ASC-EC paracrine signalling. In summary, ASC-HMEC cotransplantation in modules was effective in rapidly forming a vascular network that supported fat development. Future work should focus on further elucidating ASC-EC interactions and developing a suitable biomaterial to improve adipose tissue development and volume maintenance of engineered constructs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpace (University of Toronto)Même sujetElectrospun Nanofibers in Biomedical ApplicationsTravaux en français237 207