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Enregistrement W4414462638 · doi:10.1016/j.eurpolymj.2025.114311

Hybrid GelMA-HAMA hydrogels incorporating dexamethasone-loaded PLGA nanoparticles for controlled release and osteogenic differentiation for bone tissue regeneration

2025· article· en· W4414462638 sur OpenAlexaff
Brenda Velasco, Luis Díaz‐Gómez, Luis Carlos Rosales‐Rivera, Alberto Pardo, Sílvia Barbosa, J. F. A. Soltero, Pablo Taboada

Notice bibliographique

RevueEuropean Polymer Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónXunta de GaliciaEuropean Regional Development FundConsellería de Cultura, Educación e Ordenación Universitaria, Xunta de Galicia
Mots-clésSelf-healing hydrogelsGelatinControlled releaseHyaluronic acidMesenchymal stem cellPLGAAlkaline phosphataseRegeneration (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Characterization of methacrylated gelatin (GelMA)/ hyaluronic acid (HAMA) hydrogels. • A single emulsion synthesized dexamethasone-loaded poly(lacticco-glycolic acid) nanoparticles (DEX-PLGA NPs). • 2. The DEX-PLGA NPs were incorporated into the polymeric hydrogels to achieve a controlled and sustained drug release. • The physicochemical properties of the NP-loaded hydrogels were not affected by the incorporation of DEX- PLGA NPs. • In vitro studies showed that these hybrid hydrogels are biocompatible and present excellent cell adhesion, proliferation, and differentiation properties. • The sustained release of dexamethasone ensures the progressive osteogenic differentiation of adipose-derived mesenchymal stem cells (adMSC) within the scaffold The development of novel approaches to bone regeneration remains a challenge in medicine. For such, the control release of biochemical factors appears key to successfully regulate the regeneration process. In this work, the characterization of methacrylated gelatin (GelMA)-hyaluronic acid (HAMA) hydrogels that incorporated dexamethasone-loaded poly(lactic-co-glycolic acid) nanoparticles (DEX-PLGA NPs) was explored as potential scaffolds for bone tissue regeneration. The DEX-PLGA NPs were synthesized and incorporated into the polymeric hydrogels to achieve a controlled and sustained release of the drug in order to ensure the progressive osteogenic differentiation of adipose-derived mesenchymal stem cells (adMSC) within the scaffold. The physicochemical properties of the NP-loaded hydrogels were not affected by the incorporation of DEX-PLGA NPs. In vitro studies demonstrated that these hybrid hydrogels are biocompatible and presented excellent cell adhesion, proliferation, and differentiation properties promoted by the sustained release of dexamethasone as observed, for example, by the alkaline phosphatase (ALP) assay, which confirmed large concentrations of phosphate ions after the first 14 days of incubation. Furthermore, Alizarin Red S staining corroborated a good mineralization, indicative of effective bone matrix formation.

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)0,001
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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