Differentiation of Adipose-Derived Stem Cells into Vascular Smooth Muscle Cells for Tissue Engineering Applications
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic grafts have been developed for vascular bypass surgery, however, the risks of thrombosis and neointimal hyperplasia still limit their use. Tissue engineering with the use of adipose-derived stem cells (ASCs) has shown promise in addressing these limitations. Here we further characterized and optimized the ASC differentiation into smooth muscle cells (VSMCs) induced by TGF-β and BMP-4. TGF-β and BMP-4 induced a time-dependent expression of SMC markers in ASC. Shortening the differentiation period from 7 to 4 days did not impair the functional property of contraction in these cells. Stability of the process was demonstrated by switching cells to regular growth media for up to 14 days. The role of IGFBP7, a downstream effector of TGF-β, was also examined. Finally, topographic and surface patterning of a substrate is recognized as a powerful tool for regulating cell differentiation. Here we provide evidence that a non-woven PET structure does not affect the differentiation of ASC. Taken together, our results indicate that VSMCs differentiated from ASCs are a suitable candidate to populate a PET-based vascular scaffolds. By employing an autologous source of cells we provide a novel alternative to address major issues that reduces long-term patency of currently vascular grafts.
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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 | 0,001 |
| 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 ».