Enhancing metabolic activity and differentiation potential in adipose mesenchymal stem cells via high-resolution surface-acoustic-wave contactless patterning
Notice bibliographique
Résumé
Acoustofluidics has shown great potential for label-free bioparticle patterning with excellent biocompatibility. Acoustofluidic patterning enables the induction of cell-cell interactions, which play fundamental roles in organogenesis and tissue development. One of the current challenges in tissue engineering is not only the control of the spatial arrangement of cells but also the preservation of cell patterns over time. In this work, we developed a standing surface acoustic wave-based platform and demonstrated its capability for the well-controlled and rapid cell patterning of adipose-derived mesenchymal stem cells in a high-density homogenous collagen hydrogel. This biocompatible hydrogel is easily UV crosslinked and can be retrieved within 3 min. Acoustic waves successfully guided the cells toward pressure nodal lines, creating a contactless alignment of cells in <5 s in culture media and <1 min in the hydrogel. The acoustically patterned cells in the hydrogel did not show a decrease in cell viability (>90%) 48 h after acoustic induction. Moreover, 45.53% and 30.85% increases in metabolic activity were observed in growth and differentiation media, respectively, on Day 7. On Day 14, a 32.03% change in metabolic activity was observed using growth media, and no significant difference was observed using differentiation media. The alkaline phosphatase activity showed an increase of 80.89% and 24.90% on Days 7 and 14, respectively, for the acoustically patterned cells in the hydrogel. These results confirm the preservation of cellular viability and improved cellular functionality using the proposed high-resolution acoustic patterning technique and introduce unique opportunities for the application of stem cell regenerative patches for the emerging field of 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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».