Impact of Endotoxins in Gelatine Hydrogels on Chondrogenic Differentiation and Inflammatory Cytokine Secretion In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Gelatine methacryloyl (GelMA) hydrogels are widely used in studies aimed at cartilage regeneration. However, the endotoxin content of commercially available GelMAs and gelatines used in these studies is often overlooked, even though endotoxins may influence several cellular functions. Moreover, regulations for clinical use of biomaterials dictate a stringent endotoxin limit. We determined the endotoxin level of five different GelMAs and evaluated the effect on the chondrogenic differentiation of equine mesenchymal stromal cells (MSCs). Cartilage-like matrix production was evaluated by biochemical assays and immunohistochemistry. Furthermore, equine peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) were cultured on the hydrogels for 24 h, followed by the assessment of tumour necrosis factor (TNF)-α and C-C motif chemokine ligand (CCL)2 as inflammatory markers. The GelMAs were found to have widely varying endotoxin content (two with >1000 EU/mL and three with <10 EU/mL), however, this was not a critical factor determining in vitro cartilage-like matrix production of embedded MSCs. PBMCs did produce significantly higher TNF-α and CCL2 in response to the GelMA with the highest endotoxin level compared to the other GelMAs. Although limited effects on chondrogenic differentiation were found in this study, caution with the use of commercial hydrogels is warranted in the translation from in vitro to in vivo studies because of regulatory constraints and potential inflammatory effects of the content of these hydrogels.
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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 ».