Fibroadhesive scarring of grafted collagen scaffolds interferes with implant–host neural tissue integration and bridging in experimental spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Severe traumatic spinal cord injury (SCI) results in a devastating and permanent loss of function, and is currently an incurable condition. It is generally accepted that future intervention strategies will require combinational approaches, including bioengineered scaffolds, to support axon growth across tissue scarring and cystic cavitation. Previously, we demonstrated that implantation of a microporous type-I collagen scaffold into an experimental model of SCI was capable of supporting functional recovery in the absence of extensive implant-host neural tissue integration. Here, we demonstrate the reactive host cellular responses that may be detrimental to neural tissue integration after implantation of collagen scaffolds into unilateral resection injuries of the adult rat spinal cord. Immunohistochemistry demonstrated scattered fibroblast-like cell infiltration throughout the scaffolds as well as the presence of variable layers of densely packed cells, the fine processes of which extended along the graft-host interface. Few reactive astroglial or regenerating axonal profiles could be seen traversing this layer. Such encapsulation-type behaviour around bioengineered scaffolds impedes the integration of host neural tissues and reduces the intended bridging role of the implant. Characterization of the cellular and molecular mechanisms underpinning this behaviour will be pivotal in the future design of collagen-based bridging scaffolds intended for regenerative medicine.
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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) | 0,001 | 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 ».