Shear Containment of BDNF within Molecular Hydrogels Promotes Human Stem Cell Engraftment and Postinfarction Remodeling in Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Improved control over spatiotemporal delivery of growth factors is needed to enhance tissue repair. Current methods are limited–requiring invasive procedures, poor tissue targeting, and/or limited control over dosage and duration. Incorporation into implantable biomaterials enables stabilized delivery and avoids burst release/fluctuating doses. Here, the physical forces of fibrils formed by self‐assembly of epitope‐containing peptides are exploited. This biomimetic hydrogel is loaded with neurotrophic factor BDNF via a shear‐induced gel–solution transition, unique to noncovalent hydrogels. This results in a biomaterial with three desirable features: a nanofibrillar scaffold, presentation of a laminin epitope, and slow release of BDNF. In a stroke‐injury model, synergistic actions of this trimodal strategy on the integration of transplanted human neural progenitor cells, and protection of peri‐infarct tissue are identified. These BDNF‐functionalized hydrogels promote the integration of transplanted human embryonic stem cell–derived neural progenitors–resulting in larger grafts with greater cortical differentiation, appropriate for neuronal replacement. Furthermore, BDNF promotes the infiltration of host endothelial cells into the graft to augment vascularization of the graft, and adjacent penumbra tissue. These findings demonstrate the benefits of multifaceted tissue‐specific hydrogels to provide biomimetics of the host tissue, while sustain protein delivery, to promote endogenous and graft‐derived tissue repair.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».