MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413477641 · doi:10.1021/acsnano.5c04077

Molecular Biomimicry and the Synthetic Synapse: Engineering a Stable Synaptogenic Extracellular Matrix

2025· article· en· W4413477641 sur OpenAlexafffund
Laila Al‐Alwan, Jean‐Pierre Clément, Teddy A. J. Fisher, Daniel Braatz, Daryan Chitsaz, Ehsan Mohammadifar, Cathleen Hudziak, Markus Hellmund, Janine Mauzeroll, Rainer Haag, Timothy E. Kennedy

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchMolson FoundationKillam TrustsDeutsche ForschungsgemeinschaftFonds de Recherche du Québec - SantéMultiple Sclerosis Society of Canada
Mots-clésBiomimeticsExtracellular matrixNanotechnologyMaterials scienceMatrix (chemical analysis)Cognitive scienceChemical engineeringEngineeringPsychologyComposite materialBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synapses are highly specialized sites of asymmetric cell-cell contact that mediate information transfer between neurons. Many proteins have been identified that contribute to the complex processes that underlie the formation, organization, and maintenance of synapses, and the molecular biology of synapse formation is increasingly well understood. Surprisingly, synaptic differentiation does not require a cellular target. Hemisynaptic specializations form quickly at sites of neurite adhesion to microspheres coated with a synaptogenic protein or a synthetic cationic polypeptide like polylysine. This raises the possibility that functional hemisynaptic connections could be directed to form onto engineered surfaces; however, studies examining the stability of synaptic specializations formed in the brain onto polylysine-coated beads found that they were unstable and degraded within a few weeks after implantation. Here, we demonstrate that microbeads coated with dendritic polyglycerol amine (dPGA), a nonprotein macromolecular biomimetic of polylysine, promote enhanced synaptogenesis and synapse stability compared to conventional polylysine. We show that a dPGA coating is stable in long-term cell culture, resisting proteolysis, and that dPGA-coated beads cluster neurexin, which is sufficient to direct presynaptic terminal formation. We propose that synthetic synaptogenic extracellular matrices that resist proteolysis could be used to engineer electrodes with enhanced neural biocompatibility and support long-term bidirectional communication with neurons by directing the formation of stable synaptic specializations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS NanoMême sujetNeuroscience and Neural EngineeringTravaux en français237 207