Characterizing an injectable alginate hydrogel as a co‐encapsulating system for beta cells and curcumin in type 1 diabetes therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Encapsulating insulin‐secreting cells within biocompatible hydrogels is a tissue engineering approach for type 1 diabetes treatment. Macroencapsulation is preferred over other encapsulation methods due to its easy implantation and retrieval. However, this treatment has challenges, including the need for invasive surgery for macrocapsule implantation and host response, resulting in fibrotic overgrowth around the implant and subsequent failure of the graft. Herein, an injectable alginate hydrogel, fabricated by different concentrations of as a retarding agent, was applied to avoid surgery. According to characterization tests, hydrogel made by 0.3 M showed a higher swelling ratio and diffusion coefficient, appropriate for the diffusion of nutrients, oxygen, and insulin. It was also stiffer with a lower swelling rate, demonstrating more robust elastic and solid‐like behaviour, suitable for cell attachment. Its small pore size (133.04 ± 53.28 μm), additionally, was essential for inhibiting immunoglobulins penetration. Thus, this hydrogel was used for RIN‐5F cells encapsulation and demonstrated good biocompatibility (>88% viability), and maintained the insulin‐releasing function of cells. Afterward, we co‐encapsulated beta cells with curcumin as an anti‐inflammatory drug and investigated the effect of this agent on cell behaviour in vitro. It was indicated that curcumin did not adversely affect viability and insulin secretion.
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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) | 0,000 | 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 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 ».