Exosomes combined with biosynthesized cellulose conduits improve peripheral nerve regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral nerve injury is one of the more common forms of peripheral nerve disorders, and the most severe type of peripheral nerve injury is a defect with a gap. Biosynthetic cellulose membrane (BCM) is a commonly used material for repair and ligation of nerve defects with gaps. Meanwhile, exosomes from mesenchymal stem cells can promote cell growth and proliferation. We envision combining exosomes with BCMs to leverage the advantages of both to promote repair of peripheral nerve injury. Prepared exosomes were added to BCMs to form exosome-loaded BCMs (EXO-BCM) that were used for nerve repair in a rat model of sciatic nerve defects with gaps. We evaluated the repair activity using a pawprint experiment, measurement and statistical analyses of sciatica function index and thermal latency of paw withdrawal, and quantitation of the number and diameter of regenerated nerve fibers. Results indicated that EXO-BCM produced comprehensive and durable repair of peripheral nerve defects that were similar to those for autologous nerve transplantation, the gold standard for nerve defect repair. EXO-BCM is not predicted to cause donor site morbidity to the patient, in contrast to autologous nerve transplantation. Together these results indicate that an approach using EXO-BCM represents a promising alternative to autologous nerve transplantation, and could have broad applications for repair of nerve defects.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».