Immune Response to Silk Sericin–Fibroin Composites: Potential Immunogenic Elements and Alternatives for Immunomodulation
Notice bibliographique
Résumé
The unique properties of silk proteins (SPs), particularly silk sericin (SS) and silk fibroin (SF), have attracted attention in the design of scaffolds for tissue engineering over the past decades. Since SF has good mechanical properties, while SS displays bioactivity, scaffolds combining both proteins should exhibit complementary properties enhancing the potential of these materials. Unfortunately, SS-SF composites can generate chronic immune responses and their immunogenic element is not completely clear. The potential of SS-SF composites in tissue engineering, elements which may contribute to their immunogenicity, and alternatives for their preparation and design, to modulate the immune response and take advantage of their useful properties, are discussed in this review. It is known that SS can enhance β-sheet formation in SF, which may act as hydrophobic regions with a strong affinity for adsorption proteins inducing the chronic recruitment of inflammatory cells. Therefore, tailoring the exposure of hydrophobic regions at the scaffold surface should represent a viable strategy to modulate the immune response. This can be achieved by coating SS-SF composites with SS or other hydrophilic polymers, to take advantage of their antibiofouling properties. Research is still needed to realize the full potential of these composites for tissue engineering.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».