Melt Electrowritten Scaffold-Reinforced Affibody-Conjugated Hydrogels for Controlled Bone Morphogenetic Protein-2 Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bone morphogenetic protein-2 (BMP-2) is clinically used to promote bone regeneration but suffers from uncontrolled release when delivered from collagen sponges, necessitating high doses that can cause adverse effects. Hydrogels offer tunable protein release but are limited by weak mechanics and poor stability during storage and handling. Here, we introduce a two-part protein delivery platform that integrates mechanical reinforcement with affinity-controlled protein release. We developed a melt electrowritten (MEW) scaffold–reinforced, affibody-conjugated polyethylene glycol maleimide (PEG-mal) hydrogel for affinity-controlled BMP-2 delivery. MEW scaffolds improved hydrogel handling, compressive resistance, and stability during lyophilization and rehydration, without altering bulk stiffness. Engineered BMP-2-specific affibodies provided affinity-based control over BMP-2 release. This ability to control BMP-2 release was preserved after lyophilization and rehydration of the hydrogels. In vivo , affibody conjugation of high-affinity affibodies to the hydrogels significantly enhanced BMP-2 retention in subcutaneous implants, while MEW reinforcement significantly increased bone volume and defect bridging in rat femoral bone defects. This affibody-conjugated, MEW scaffold-reinforced hydrogel system effectively integrates mechanical reinforcement with tunable protein-material affinity interactions, advancing hydrogel-based delivery strategies for BMP-2 and other protein therapeutics in musculoskeletal repair.
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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) | 0,000 | 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 ».