Hypoxia-Inducible Factor Drives Vascularization of Modularly Assembled Engineered Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Robust vascularization is critical for engineering tissues of clinically relevant size and cell loads. Delineating the rate-limiting steps underlying vascularization is necessary to creating strategies for faster, better vascularization of tissue constructs. We used two inhibitory methods to dissect the role of hypoxia-inducible factor (HIF) in vascularization-inducing engineered tissues, in this study constructed from self-assembly of submillimeter-sized tissues injected subcutaneously. Both systemic pharmacological inhibition using digoxin, and genetic inhibition (short hairpin RNA-transduced endothelial cells [ECs]) reduced vascularization and oxygenation within constructs, but elicited different mechanisms of action. Systemic inhibition negatively impacted early (day 3) recruitment of host-derived endothelial progenitor cells and macrophages/monocytes to the implant. Genetic inhibition in graft-derived ECs impaired their survival in low serum conditions as well as their baseline angiogenic function. Altogether, our study demonstrates that HIF is an important driver of vascularization in tissue constructs. While hypoxia is assumed to be an important feature of tissue engineering, this study directly connects inhibition of vascularization to HIF inhibition. Using two inhibitory methods, we demonstrated that hypoxia-inducible factor (HIF) plays an important role in vascularizing and oxygenating modularly-assembled engineered tissues. Each inhibitory technique elucidated a different mechanism by which this occurred. Whereas systemic inhibition negatively impacted early recruitment of host-derived cells, genetic inhibition in grafted endothelial cells was detrimental to their survival. Taken together, our study suggests that methods of HIF-mediated mechanisms could be harnessed to tune the extent and rate of vascularization in engineered tissue constructs.
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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 ».