Peptide grafting on intraosseous transcutaneous amputation prostheses to promote sealing with skin cells: Potential to limit infections
Notice bibliographique
Résumé
The long-term success of intraosseous transcutaneous amputation prostheses (ITAPs) mainly relies on dermal attachment of skin cells to the implant. Otherwise, bacteria can easily penetrate through the interface between the implant and the skin. Therefore, infection at this implant/skin interface remains a significant complication in orthopedic surgeries in which these prostheses are required. Two main strategies were investigated to prevent these potential infection problems which consist in either establishing a strong sealing at the skin/implant interface or on eradicating infections by killing bacteria. In this work, two adhesion peptides, either KRGDS or KYIGSR and one antimicrobial peptide, Magainin 2 (Mag 2), were covalently grafted via phosphonate anchor arms to the surface of the Ti6Al4V ELI (extra low interstitials) material, commonly used to manufacture ITAPs. X-ray photoelectron spectroscopy, contact angle, and confocal microscopy analyses enabled to validate the covalent and stable grafting of these three peptides. Dermal fibroblasts cultures on bare Ti6Al4V ELI surfaces and functionalized ones displayed a good cell adhesion and proliferation on all samples. However, cell spreading and viability appeared to be improved on grafted surfaces, especially for those conjugated with KRGDS and Mag 2. Moreover, the dermal sheet attachment, was significantly higher on surfaces functionalized with Mag 2 as compared to the other surfaces. Therefore, the surface functionalization with the antimicrobial peptide Mag 2 seems to be the best approach for the targeted application, as it could play a dual role, inducing a strong skin adhesion while limiting infections on Ti6Al4V ELI materials.
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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) | 0,001 | 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 ».