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Enregistrement W4414380192 · doi:10.1016/j.biomaterials.2025.123717

Reprogramming the glycocalyx: Advances in glycoengineering for immunomodulation and regenerative medicine

2025· article· en· W4414380192 sur OpenAlexafffund
Md Mohosin Rana, Peyman Malek Mohammadi Nouri, Seyed Hassan Hosseini, Bryce Roper, Stephen G. Withers, Jayachandran N. Kizhakkedathu

Notice bibliographique

RevueBiomaterials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHemoglobin structure and function
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDepartment of Pathology and Laboratory Medicine, University of North Carolina School of MedicineCanadian Glycomics NetworkCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCCentre for Blood Research, University of British ColumbiaUniversity of British ColumbiaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartment of Pathology and Laboratory Medicine, Weill Cornell Medicine
Mots-clésRegenerative medicineReprogrammingGlycanGlycocalyxImmune systemCellTissue engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review explores the evolving landscape of glycoengineering on the cell surface, a pivotal field in translational medicine with profound implications for immunomodulation and regenerative therapies. The cell membrane and glycocalyx, composed of proteins, lipids, and glycans, govern cellular interactions, immune recognition, and tissue regeneration. Given the dynamic nature and important biological roles of these structures, precise glycoengineering strategies are essential for modulating cell behavior without compromising function and safety. We delve into genetic and non-genetic approaches to manipulation of cell surface patterns, including targeted glycan and glycosaminoglycan modifications, metabolic glycoengineering, the use of synthetic glycopolymers, and bio-orthogonal glycan functionalization. Enzymatic strategies for glycan cleavage and addition further expand the toolkit for controlled cell surface remodeling. These advancements hold promise for cancer immunotherapy, organ transplantation, islet transplantation, and cardiovascular disease treatments. Despite the considerable potential of glycoengineering, a number of challenges, such as membrane instability and unintended cellular alterations remain, necessitating precise control over modifications. This review critically evaluates emerging strategies, discussing their limitations and future directions in biomedical and bioengineering applications. By integrating glycocalyx biology with advanced engineering techniques, we provide a roadmap for harnessing cell surface engineering to enhance therapeutic efficacy, immune modulation, biomaterial innovation, and regenerative medicine. • Glycoengineering and genetic engineering enables precise control of cell surface glycans and GAGs. • Bio-orthogonal and mucin-mimetic tools allow dynamic cell surface modulation. • Enzymatic glycan editing supports targeted therapies in major disease areas. • Integrating glycocalyx biology with molecular and biomaterial engineering advances regenerative medicine.

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)0,000
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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