Muscle-Specific ECM Fibers Made with Anchored Cell Sheet Engineering Support Tissue Regeneration in Rat Models of Volumetric Muscle Loss
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Volumetric muscle loss (VML) represents a critical unmet need in regenerative medicine, with no established standard of care. This study introduces a novel therapeutic strategy using tissue-specific skeletal muscle extracellular matrix (ECM) fibers fabricated using scaffold-free Anchored Cell Sheet Engineering technology. These engineered fibers replicate the native ECM composition and microarchitecture of skeletal muscle, incorporating essential structural and basement membrane proteins. In a rat VML model, engineered ECM fibers demonstrated a promising regenerative capacity compared to commercial porcine-derived small intestine submucosa (SIS) ECM. Over an 8-week period, the engineered fibers preserved muscle volume and weight, regulated inflammatory and fibrotic responses, and promoted vascularization. In contrast, SIS was rapidly degraded by week 4 and associated with excessive fibrotic response. Force recovery in the muscles treated with engineered ECM fibers was lower at the 8-week time point (77% compared to 91% in the control group), but histological and immunohistochemical analyses revealed newly formed, dispersed muscle fibers exclusively within the repaired muscle tissue treated with engineered ECM fibers. Importantly, only in cases where engineered ECM fibers were used, muscle weight was preserved, resulting in similar normalized force-to-weight recovery across all groups (87% in the test group vs. 88% in the control group). The histological analyses further demonstrated ongoing tissue remodeling, indicative of sustained regeneration, in contrast to the premature fibrotic healing observed in the other groups. A novel quantitative image analysis workflow using a custom Python script, enabled objective assessment of spatial tissue heterogeneity through histology and immunohistochemistry images, setting a new standard for tissue regeneration analysis. These findings establish engineered tissue-specific ECM fibers as a transformative approach for VML treatment and lay the groundwork for translation to clinical applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».