Evaluating the Biocompatibility of an Injectable Wound Matrix in a Murine Model
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Developing a high-quality, injectable biomaterial that is labor-saving, cost-efficient, and patient-ready is highly desirable. Our research group has previously developed a collagen-based injectable scaffold for the treatment of a variety of wounds including wounds with deep and irregular beds. Here, we investigated the biocompatibility of our liquid scaffold in mice and compared the results to a commercially available injectable granular collagen-based product. (2) Methods: Scaffolds were applied in sub-dermal pockets on the dorsum of mice. To examine the interaction between the scaffolds and the host tissue, samples were harvested after 1 and 2 weeks and stained for collagen content using Masson’s Trichrome staining. Immunofluorescence staining and quantification were performed to assess the type and number of cells infiltrating each scaffold. (3) Results: Histological evaluation after 1 and 2 weeks demonstrated early and efficient integration of our liquid scaffold with no evident adverse foreign body reaction. This rapid incorporation was accompanied by significant cellular infiltration of stromal and immune cells into the scaffold when compared to the commercial product (p < 0.01) and the control group (p < 0.05). Contrarily, the commercial scaffold induced a foreign body reaction as it was surrounded by a capsule-like, dense cellular layer during the 2-week period, resulting in delayed integration and hampered cellular infiltration. (4) Conclusion: Results obtained from this study demonstrate the potential use of our liquid scaffold as an advanced injectable wound matrix for the management of skin wounds with complex geometries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».