Injectable cell‐laden hybrid bioactive scaffold containing bioactive glass microspheres
Notice bibliographique
Résumé
The rising incidence of bone disorders has resulted in the need for minimally invasive therapies to meet this demand. Injectable bioactive filler, alone or with cells, could be applied in a minimally invasive manner to fulfill irregular cavities in non-load bearing sites, which do not require high mechanical properties. Thermosensitive chitosan hydrogels that transition from a liquid to a mechanically stable solid at body temperature provide interesting features as in-situ injectable cytocompatible biomaterials, but they are not osteoconductive. Osteoconductivity can be applied in combination with bioactive ceramics e.g., 45S5-Bioglass® (BG). However, BG addition in chitosan hydrogels results in pH elevation, due to rapid ions release, which adversely affects gel formation, mechanical properties, and cytocompatibility. To address this, we created hybrid hydrogels, where BG is concentrated in chitosan-based microbeads, incorporated in in-situ gelling chitosan hydrogels. We then compared the hybrid hydrogels' properties to chitosan hydrogels with homogenously distributed BG. By varying the stirred emulsification process, BG percentage, and CH formulation, we could tune the microbeads' properties. Incorporation of BG microbeads drastically improved the hydrogel's compressive modulus in comparison to homogeneously distributed BG. It also strongly increased the survival and metabolic activities of encapsulated cells. Calcium/phosphate increase on BG microbeads suggests hydroxyapatite formation. The small diameter of microbeads allows minimally invasive injection through small needles. The feasibility of freezing and thawing microbeads provides the possibility of long-term storage for potential clinical applications. These data indicate that this hybrid hydrogel forms a promising injectable cell-laden bioactive biomaterial for the treatment of unloaded bone defects.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».