Evaluation of Therapeutic Collagen-Based Biomaterials in the Infarcted Mouse Heart by Extracellular Matrix Targeted MALDI Imaging Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to develop strategies to localize human collagen-based hydrogels within an infarcted mouse heart, as well as analyze its impact on endogenous extracellular matrix (ECM) remodeling. Collagen is a natural polymer that is abundantly used in bioengineered hydrogels because of its biocompatibility, cell permeability, and biodegradability. However, without the use of tagging techniques, collagen peptides derived from hydrogels can be difficult to differentiate from the endogenous ECM within tissues. Imaging mass spectrometry is a robust tool capable of visualizing synthetic and natural polymeric molecular structures yet is largely underutilized in the field of biomaterials outside of surface characterization. In this study, our group leveraged a recently developed matrix-assisted laser desorption/ionization imaging mass spectrometry (MALDI IMS) technique to enzymatically target collagen and other ECM peptides within the tissue microenvironment that are both endogenous and hydrogel-derived. Using a multimodal approach of fluorescence microscopy and ECM-IMS techniques, we were able to visualize and relatively quantify significantly abundant collagen peptides in an infarcted mouse heart that were localized to regions of therapeutic hydrogel injection sites. On-tissue MALDI MS/MS was used to putatively identify sites of collagen peptide hydroxyproline site occupancy, a post-translational modification that is critical in collagen triple helical stability. Additionally, the technique could putatively identify over 35 endogenously expressed ECM peptides that were expressed in hydrogel-injected mouse hearts. Our findings show evidence for the use of MALDI-IMS in assessing the therapeutic application of collagen-based biomaterials.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».