In-vitro study on type I collagen synthesis in low-level laser therapy on the early ligament fibroblasts’ healing process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-level Laser Therapy (LLLT) has demonstrated its potential in promoting fiber matrix maturation, collagen synthesis, and fibroblast proliferation, contributing to tissue regeneration. Our study aimed to investigate the impact of LLLT on collagen type I synthesis, cell proliferation, and viability in human ligament fibroblasts derived from the Anterior Cruciate Ligament (ACL). METHODS: Tissue samples were obtained from individuals undergoing arthroscopic ACL reconstruction surgery. Primary human fibroblasts were isolated, and immunohistochemical assays confirmed their characteristics. LLLT at 850 nm was administered in three groups: Low dose (1.0 J/cm²), High dose (5.0 J/cm²), and Control (0.0 J/cm²). Cell viability was calculated using a membrane integrity assay, proliferation was determined by automated counting, and collagen type I concentration in cell culture was measured using an immunoassay. RESULTS: Fibroblasts showed decreased viability after low and high doses of LLLT, increased proliferation at the low dose, and increased collagen synthesis at the high dose on day 10 for both sexes after treatment. CONCLUSION: Our study demonstrated that LLLT may improve the early ligament healing process by increasing cell proliferation at the low dose and enhancing collagen type I synthesis at the high dose in human ligament fibroblasts.
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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) | 0,002 | 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 ».