Peripheral Nerve Matrix Hydrogel Promotes Recovery after Nerve Transection and Repair
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nerve transection is the most common form of peripheral nerve injury. Treatment of peripheral nerve injury has primarily focused on stabilization and mechanical cues to guide extension of the regenerating growth cone across the site of transection. The authors investigated the effects of a peripheral nerve matrix (PNM) hydrogel on recovery after nerve transection. METHODS: The authors used rodent models to determine the effect of PNM on axon extension, electrophysiologic nerve conduction, force generation, and neuromuscular junction formation after nerve transection and repair. The authors complemented this work with in vivo and in vitro fluorescence-activated cell sorting and immunohistochemistry approaches to determine the effects of PNM on critical cell populations early after repair. RESULTS: Extension of axons from the proximal stump and overall green fluorescent protein-positive axon volume within the regenerative bridge were increased in the presence of PNM compared with an empty conduit ( P < 0.005) 21 days after repair. PNM increased electrophysiologic conduction (compound muscle action potential amplitude) across the repair site ( P < 0.05) and neuromuscular junction formation ( P = 0.04) 56 days after repair. PNM produced a shift in macrophage phenotype in vitro and in vivo ( P < 0.05) and promoted regeneration in a murine model used to characterize the early immune response to PNM ( P < 0.05). CONCLUSION: PNM, delivered by subepineural injection, promoted recovery after nerve transection with immediate repair, supporting a beneficial macrophage response, axon extension, and downstream remodeling using a range of clinically relevant outcome measures. CLINICAL RELEVANCE STATEMENT: This article describes an approach for subepineural injection at the site of nerve coaptation to modulate the response to injury and improve outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».