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Enregistrement W2921211667 · doi:10.1093/jbcr/irz013.261

351 Phenotypic Modulation of Adipose-Derived Stem Cells Within 3D Scaffolds; Applications in Skin Bioengineering

2019· article· en· W2921211667 sur OpenAlexaff
Reza B. Jalili, Ali Farrokhi, Aziz Ghahary

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD90MedicineCD44Stem cellCD34Wound healingExtracellular matrixAdipose tissueMesenchymal stem cellCD146Tissue engineeringMyofibroblastCell biologyPathologyBiomedical engineeringSurgeryCellInternal medicineBiologyFibrosisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large burn injuries and wounds contribute to increased patient morbidity and mortality and impose a significant financial burden on healthcare systems. The main goal of wound treatment is to achieve a rapid closure of the lesion and promote healing with minimal scarring. Extracellular matrix- based biomaterials such as acellular dermal matrices (ADM) or in situ-forming scaffolds are advantageous for treatment of large wounds due to their mechanical strength and retained biological activity when compared with synthetic polymer materials. Further, recellularization of ADM with adipose-derived stem cells (ASCs) significantly increases the healing capacity. The aim of this study was to develop an ASC-populated ADM and assess its characteristics in vitro with the ultimate goal of engineering an optimized wound healing composite. To this end, we developed a novel method for de-cellularization of skin and used the acquired ADM as a 3D scaffold to seed human ASCs. We compared this 3D model with traditional 2D ASC cultures at different time points post-culture. A panel of cell surface markers was used for phenotypic characterization of ASCs, post-culture. Combinations of positive (CD146, CD44, CD90, and CD73) and negative (CD31, CD34, CD45) cell surface proteins were used as stem cell markers. Morphology and myofibroblast differentiation capacity of ASCs were also evaluated. The results showed a significant reduction in expression of CD73 and CD44 markers in ASCs when embedded within a 3D ADM, compared to the cells that were cultured in a 2D culture condition. We found that ASCs cultured under regular 2D conditions mainly differentiated towards a myofibroblastic phenotype with increased myofibroblast marker α-smooth muscle actin (α-SMA) and type I pro-collagen. In contrast, ASCs cultured on ADM showed a more balanced differentiation pattern with maintenance of important stem cell markers such as CD146. Taken together, these findings suggest that ASC differentiation can be regulated by a 3D scaffold. Embedding ASCs within 3D scaffolds prevents universal differentiation to stromal cells and maintain stemness features associated with ASCs. The ASC-ADM combination shows a promising potential as a novel therapeutic approach for treatment of large burn injuries and wounds. This bioengineered composite can reduce risk of fibrosis while maintaining the regenerative capacity of stem cells.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,306 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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