Local Delivery of Therapeutic Boron for Bone Healing Enhancement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate if local delivery of boron can accelerate bone healing and examine if the bioactive salt impacts the osteogenic response of bone-derived osteoclasts and osteoblasts by the regulation of the Wnt/β-catenin pathway. METHODS: Bilateral femoral cortical defects were created in 32 skeletally mature C57 mice. On the experimental side, boric acid (8 mg/kg concentration) was injected locally, whereas on the control side, saline was used. Mice were euthanized at 7, 14, and 28 days. MicroCT was used to quantify bone regeneration at the defect. Histological staining for alkaline phosphatase and tartrate-resistant acid phosphatase was used to quantify osteoblast and osteoclast activity, respectively. Immunohistochemical antibodies, β-catenin, and CD34 were used to quantify active β-catenin levels and angiogenesis, respectively. RESULTS: The boron group exhibited higher bone volume and trabecular thickness at 28 days on microCT. Both alkaline phosphatase activity and β-catenin activity was significantly higher in the boron group at 7 days. In addition, CD34 staining revealed increased angiogenesis at 14 days in boron-treated groups. We found boron to have no association with osteoclast activity. CONCLUSIONS: This study shows that local delivery of boron is associated with an increase in osteoblast activity at early phases of healing. The corresponding increase in β-catenin likely supports that boron increases osteoblast activity by the Wnt/β-catenin pathway. Increased angiogenesis at 14 days could be a separate mechanism of increasing bone formation that is independent of Wnt/β-catenin activation.
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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) | 0,002 | 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 ».