Development of Brain-Derived Bioscaffolds for Neural Progenitor Cell Culture
Notice bibliographique
Résumé
Biomaterials derived from brain extracellular matrix (ECM) have the potential to promote neural tissue regeneration by providing instructive cues that can direct cell survival, proliferation, and differentiation. This study focused on the development and characterization of microcarriers derived from decellularized brain tissue (DBT) as a platform for neural progenitor cell culture. First, a novel detergent-free decellularization protocol was established that effectively reduced the cellular content of porcine and rat brains, with a >97% decrease in the dsDNA content, while preserving collagens (COLs) and glycosaminoglycans (GAGs). Next, electrospraying methods were applied to generate ECM-derived microcarriers incorporating the porcine DBT that were stable without chemical cross-linking, along with control microcarriers fabricated from commercially sourced bovine tendon COL. The DBT microcarriers were structurally and biomechanically similar to the COL microcarriers, but compositionally distinct, containing a broader range of COL types and higher sulfated GAG content. Finally, we compared the growth, phenotype, and neurotrophic factor gene expression levels of rat brain-derived progenitor cells (BDPCs) cultured on the DBT or COL microcarriers within spinner flask bioreactors over 2 weeks. Both microcarrier types supported BDPC attachment and expansion, with immunofluorescence staining results suggesting that the culture conditions promoted BDPC differentiation toward the oligodendrocyte lineage, which may be favorable for cell therapies targeting remyelination. Overall, our findings support the further investigation of the ECM-derived microcarriers as a platform for neural cell derivation for applications in regenerative medicine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».