Efficacy of bioactive nanoparticles on tissue‐endotoxin induced suppression of stem cell viability, migration and differentiation
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To characterize a lipopolysaccharide (LPS)-treated dentine tissue model (LPS dentine) to analyse the efficacy of polycationic chitosan nanoparticles (CSnp) and/or dexamethasone conjugate chitosan nanoparticles (Dex-CSnp) on the viability/differentiation potential of stem cells from apical papilla (SCAP) when exposed to LPS dentine. A further aim was to understand the effect of macrophage-dependent inflammation on SCAP migration in the presence of LPS dentine. METHODOLOGY: A total of 88 dentine slabs were used. TOF-SIMS analysis was performed amongst the LPS-treated and untreated dentine groups (n = 2/group). The study was conducted using four dentine groups: no treatment (control); LPS treatment only; LPS treatment followed by CSnp conditioning; and LPS treatment followed by Dex-CSnp conditioning groups. SCAP adherence, viability, differentiation and biomineralization potential on dentine from different groups were studied using fluorescent and scanning electron microscopy. Inflammation by macrophages in response to LPS dentine was quantified, and effect on SCAP migration was analysed. Statistical analysis was performed using Student's t-test with a significance level of P < 0.05. RESULT: TOF-SIMS analysis confirmed LPS contamination. LPS dentine affected SCAP viability but not adherence to dentine (P < 0.001). Conditioning of LPS dentine with either nanoparticles improved SCAP viability (P < 0.01) and rescued other LPS related adverse effects on SCAPs, such as F-actin disruption, decrease in differentiation/biomineralization potential. IL-6 produced by macrophages in response to LPS-treated dentine impeded SCAP migration (P < 0.001), diminished on CSnp and Dex-CSnp conditioning groups (P < 0.01). CONCLUSION: This study developed an LPS-dentine model and highlighted the ability of CSnp and Dex-CSnp to promote stem cell viability, migration, differentiation potential and reduce inflammation, providing an environment conducive for tissue regeneration/repair.
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 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 ».