Effect of Fibroblast Growth Factor-2 on Melanocyte Proliferation in Tissue-Engineered Skin Substitutes
Notice bibliographique
Résumé
Burn patients treated with tissue-engineered skin substitutes (TESs) often experience pigmentation irregularities, including hypopigmentation and pigmentation spots. These issues are thought to stem from the reduced presence of melanocytes through dilution during TES manufacturing. To address this, we hypothesized that supplementing epithelial cell cultures-primarily composed of keratinocytes but also containing melanocytes-with Fibroblast Growth Factor-2 (FGF-2), a known promoter of melanocyte proliferation, could enhance melanocyte growth. This would potentially increase their numbers in TESs and improve pigmentation outcomes. Our findings indicate that FGF-2, at an optimal dose of 0.2 nM, effectively maintains melanocyte numbers in 2D cultures and epithelial cell cultures through the first passage. Importantly, this treatment does not interfere with keratinocyte proliferation or differentiation, nor does it affect TES integrity. However, FGF-2 supplementation alone did not increase the proportion of melanocytes in epithelial cultures beyond the first passage or in TESs. In summary, while FGF-2 supports melanocyte growth in culture, its addition alone was insufficient to significantly improve TES pigmentation.
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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) | 0,001 | 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 ».