Tunable degradation of low-fouling carboxybetaine-hyaluronic acid hydrogels for applications in cell encapsulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low-fouling hydrogels with tunable degradation rates and biochemical environments have the potential to improve adoptive cell therapies for cancer immunotherapy and regenerative medicine. To this end, we developed in situ gelling hydrogels from low-fouling poly(carboxybetaine-co-maleimide) (pCBM) random copolymers and thiolated hyaluronic acid (HA-SH). pCBM-HA hydrogel enzymatic degradation rates were tuned 5 fold by altering pCBM composition (4, 11, and 16 maleimide mol%) and 2.3 fold by HA-SH concentration (1–2 wt%). pCBM-HA gels were low-fouling towards bovine serum albumin (BSA; adsorbed ∼20 μ g cm −2 ) and resisted fibroblast adhesion. To control pCBM-HA bioactivity, the cell adhesive peptide CGRGDS was immobilized on pCBM to promote fibroblast adhesion (39% decrease in circularity), which increased metabolic activity by ∼50%. pCBM-HA modified with CGRGDS enhanced the metabolic activity of encapsulated T cells by ∼21% compared to gels without HA, indicating their potential for immunotherapies. Low-fouling pCBM-HA hydrogels provide a vehicle with tunable degradation rates and biochemical environments for encapsulation applications in cell adoptive therapies.
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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 ».