The cellular and molecular properties of capsule surrounding silicone implants in humans vary uniquely according to the tissue type adjacent to the implant
Notice bibliographique
Résumé
The foreign body reaction (FBR) to biomaterials results in fibrous encapsulation. Excessive capsule fibrosis (capsular contracture) is a major challenge to the long-term stability of implants. Clinical data suggests that the tissue type in contact with silicone breast implants alters susceptibility to developing capsular contracture; however, the tissue-specific inflammatory and fibrotic characteristics of capsule have not been well characterized at the cellular and molecular level. In this study, 60 breast implant capsule samples are collected from patients and stratified by the adjacent tissue type including subcutaneous tissue, glandular breast tissue, or muscle tissue. Capsule thickness, collagen organization, immune and fibrotic cellular populations, and expression of inflammatory and fibrotic markers is quantified with histological staining, immunohistochemistry, and real-time PCR. The findings suggest there are significant differences in M1-like macrophages, CD4+ T cells, CD26+ fibroblasts, and expression of IL-1β, IL-6, TGF-β, and collagen type 1 depending on the tissue type abutting the implant. Subglandular breast implant capsule displays a significant increase in inflammatory and fibrotic markers. These findings suggest that the tissue microenvironment contributes uniquely to the FBR. This data could provide new avenues for research and clinical applications to improve the site-specific biocompatibility and longevity of implantable devices.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».