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Enregistrement W2797059394 · doi:10.1089/ten.tea.2017.0484

Acceleration of Diabetic Wound Healing with PHD2- and miR-210-Targeting Oligonucleotides

2018· article· en· W2797059394 sur OpenAlexaff
Anne Dallas, Artem A. Trotsyuk, Heini Ilves, Clark A. Bonham, Mélanie Rodrigues, Karl Engel, Janos A. Barrera, Nina Kosaric, Zachary A. Stern‐Buchbinder, Aleksandr J. White, Kenneth J. Mandell, Paula T. Hammond, Jonathan Mansbridge, Sumedha D. Jayasena, Geoffrey C. Gurtner, Brian H. Johnston

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering Part A · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensWeyerhauser (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésWound healingChemistryCell biologySmall hairpin RNACancer researchOligonucleotideHypoxia (environmental)Cell migrationmicroRNASmall interfering RNACell growthCellRNAMedicineBiologyBiochemistryImmunologyDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In diabetes-associated chronic wounds, the normal response to hypoxia is impaired and many cellular processes involved in wound healing are hindered. Central to the hypoxia response is hypoxia-inducible factor-1α (HIF-1α), which activates multiple factors that enhance wound healing by promoting cellular motility and proliferation, new vessel formation, and re-epithelialization. Prolyl hydroxylase domain-containing protein 2 (PHD2) regulates HIF-1α activity by targeting it for degradation under normoxia. HIF-1α also upregulates microRNA miR-210, which in turn regulates proteins involved in cell cycle control, DNA repair, and mitochondrial respiration in ways that are antagonistic to wound repair. We have identified a highly potent short synthetic hairpin RNA (sshRNA) that inhibits expression of PHD2 and an antisense oligonucleotide (antimiR) that inhibits miR-210. Both oligonucleotides were chemically modified for improved biostability and to mitigate potential immunostimulatory effects. Using the sshRNA to silence PHD2 transcripts stabilizes HIF-1α and, in combination with the antimiR targeting miR-210, increases proliferation and migration of keratinocytes in vitro. To assess activity and delivery in an impaired wound healing model in diabetic mice, PHD2-targeting sshRNAs and miR-210 antimiRs both alone and in combination were formulated for local delivery to wounds using layer-by-layer (LbL) technology. LbL nanofabrication was applied to incorporate sshRNA into a thin polymer coating on a Tegaderm mesh. This coating gradually degrades under physiological conditions, releasing sshRNA and antimiR for sustained cellular uptake. Formulated treatments were applied directly to splinted full-thickness excisional wounds in db/db mice. Cellular uptake was confirmed using fluorescent sshRNA. Wounds treated with a single application of PHD2 sshRNA or antimiR-210 closed 4 days faster than untreated wounds, and wounds treated with both oligonucleotides closed on average 4.75 days faster. Markers for neovascularization and cell proliferation (CD31 and Ki67, respectively) were increased in the wound area following treatment, and vascular endothelial growth factor (VEGF) was increased in sshRNA-treated wounds. Our results suggest that silencing of PHD2 and miR-210 either together or separately by localized delivery of sshRNAs and antimiRs is a promising approach for the treatment of chronic wounds, with the potential for rapid clinical translation.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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