Engineering homologous platelet-rich plasma, platelet-rich plasma-derived exosomes, and mesenchymal stem cell-derived exosomes-based dual-crosslinked hydrogels as bioactive diabetic wound dressings
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The management of diabetic wounds remains a critical therapeutic challenge. Platelet-rich plasma (PRP) gel, PRP-derived exosomes (PRP-Exos), and mesenchymal stem cell-derived exosomes (MSC-Exos) have demonstrated therapeutic potential in wound treatment. Unfortunately, their poor mechanical properties, the short half-lives of growth factors (GFs), and the burst release of GFs and exosomes have limited their clinical applications. Furthermore, proteases in diabetic wounds degrade GFs, which hampers wound repair. Silk fibroin is an enzyme-immobilization biomaterial that could protect GFs from proteases. Herein, we developed novel dual-crosslinked hydrogels based on silk protein (SP) (sericin and fibroin), including [email protected], [email protected], and [email protected], to promote diabetic wound healing synergistically. [email protected] was prepared from PRP and SP using calcium gluconate/thrombin as agonist, while [email protected] and [email protected] were derived from exosomes and SP with genipin as crosslinker. SP provided improved mechanical properties and enabled the sustained release of GFs and exosomes, thereby overcoming the limitations of PRP and exosomes in wound healing. The dual-crosslinked hydrogels displayed shear-induced thinning, self-healing, and eradication of microbial biofilms in a bone-mimicking environment. In vivo, the dual-crosslinked hydrogels contributed to faster diabetic wound healing than PRP and SP by upregulating GFs expression, down-regulating matrix metalloproteinase-9 expression, and by promoting an anti-NETotic effect, angiogenesis, and re-epithelialization. Hence, these dual-crosslinked hydrogels have the potential to be translated into a new generation of diabetic wound dressings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle