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Enregistrement W4377008656 · doi:10.1177/20417314231172574

Non-hypertrophic chondrogenesis of mesenchymal stem cells through mechano-hypoxia programing

2023· article· en· W4377008656 sur OpenAlexafffund
David Li, Zhiyao Ma, Alexander R. A. Szojka, Xiaoyi Lan, Melanie Kunze, Aillette Mulet‐Sierra, Lindsey Westover, Adetola B. Adesida

Notice bibliographique

RevueJournal of Tissue Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaCanada Foundation for InnovationUniversity of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Cancer FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of AlbertaCliff Lede Family Charitable FoundationWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésChondrogenesisMesenchymal stem cellCartilageOsteoarthritisCartilage oligomeric matrix proteinTissue engineeringHyaline cartilageCell biologyStem cellChemistryBiomedical engineeringPathologyImmunologyMedicineBiologyAnatomyArticular cartilage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cartilage tissue engineering aims to generate functional replacements to treat cartilage defects from damage and osteoarthritis. Human bone marrow-derived mesenchymal stem cells (hBM-MSC) are a promising cell source for making cartilage, but current differentiation protocols require the supplementation of growth factors like TGF-β1 or −β3. This can lead to undesirable hypertrophic differentiation of hBM-MSC that progress to bone. We have found previously that exposing engineered human meniscus tissues to physiologically relevant conditions of the knee (mechanical loading and hypoxia; hence, mechano-hypoxia conditioning) increased the gene expression of hyaline cartilage markers, SOX9 and COL2A1, inhibited hypertrophic marker COL10A1, and promoted bulk mechanical property development. Adding further to this protocol, we hypothesize that combined mechano-hypoxia conditioning with TGF-β3 growth factor withdrawal will promote stable, non-hypertrophic chondrogenesis of hBM-MSC embedded in an HA-hydrogel. We found that the combined treatment upregulated many cartilage matrix- and development-related markers while suppressing many hypertrophic- and bone development-related markers. Tissue level assessments with biochemical assays, immunofluorescence, and histochemical staining confirmed the gene expression data. Further, mechanical property development in the dynamic compression treatment shows promise toward generating functional engineered cartilage through more optimized and longer culture conditions. In summary, this study introduced a novel protocol to differentiate hBM-MSC into stable, cartilage-forming cells.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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