Improving Cutaneous Wound Healing in Diabetic Mice Using Naturally Derived Tissue‐Engineered Biological Dressings Produced under Serum‐Free Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Long‐term diabetes often leads to chronic wounds refractory to treatment. Cell‐based therapies are actively investigated to enhance cutaneous healing. Various cell types are available to produce biological dressings, such as adipose‐derived stem/stromal cells (ASCs), an attractive cell source considering their abundancy, accessibility, and therapeutic secretome. In this study, we produced human ASC‐based dressings under a serum‐free culture system using the self‐assembly approach of tissue engineering. The dressings were applied every 4 days to full‐thickness 8‐mm splinted skin wounds created on the back of polygenic diabetic NONcNZO10/LtJ mice and streptozotocin‐induced diabetic K14‐H2B‐GFP mice. Global wound closure kinetics evaluated macroscopically showed accelerated wound closure in both murine models, especially for NONcNZO10/LtJ; the treated group reaching 98.7% ± 2.3% global closure compared to 76.4% ± 11.8% for the untreated group on day 20 (p= 0.0002). Histological analyses revealed that treated wounds exhibited healed skin of better quality with a well‐differentiated epidermis and a more organized, homogeneous, and 1.6‐fold thicker granulation tissue. Neovascularization, assessed by CD31 labeling, was 2.5‐fold higher for the NONcNZO10/LtJ treated wounds. We thus describe the beneficial impact on wound healing of biologically active ASC‐based dressings produced under an entirely serum‐free production system facilitating clinical translation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».