BMP-2 mRNA-transfected BMSCs promote superior calvarial bone regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Large critical-size bone defects in the oral and craniofacial region are difficult to regenerate. We evaluated the effectiveness of mRNA encoding bone morphogenic protein-2 (BMP-2) in enhancing bone regeneration using a rat calvarial defect model. Two delivery approaches were investigated: (1) in vivo application of BMP-2 mRNA encapsulated in lipid nanoparticles incorporated in a scaffold, and (2) application of ex vivo BMP-2 mRNA-transfected rat bone marrow mesenchymal stem cells (rBMSCs), loaded on a scaffold and implanted into calvarial defects. The direct application of BMP-2 mRNA encapsulated in lipid nanoparticles improved bone regeneration as indicated by micro-computed tomography analysis. The enhancement was even more pronounced with ex vivo transfected rBMSCs. rBMSCs transfected with FGF-2 mRNA did not improve bone regeneration, either alone or combined with BMP-2 mRNA-transfected rBMSCs. Similarly, PDGF-BB mRNA-transfected rBMSCs failed to enhance bone regeneration alone and notably suppressed BMP-2 mRNA-transfected rBMSCs' effects. Interestingly, BMP-2 mRNA-transfected rat fibroblasts showed comparable bone regeneration to transfected rBMSCs. Osteogenic differentiation was absent in BMP-2 mRNA-transfected rBMSCs, implying that they may primarily serve as a source of translated BMP-2 for bone regeneration rather than undergoing osteogenic differentiation. These findings highlight the translational potential of BMP-2 mRNA for bone regeneration, particularly in oral and craniofacial 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».