Enhancing Osseointegration With <scp>LNP</scp> ‐Delivered <scp>mRNA</scp> –Encoded <scp>BMP</scp> ‐2: An Experimental In Vivo Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of lipid nanoparticle (LNP)-encapsulated N1-methylpseudouridine-modified mRNA encoding BMP-2 (BMP-2 mRNA-LNP) on enhancing osseointegration and bone regeneration around titanium implants in rat femur defects. METHODS: A total of 48 rat femurs were examined in this study. BMP-2 mRNA-LNP (5 μg and 15 μg), recombinant human BMP-2 protein (4 μg), or dPBS (control) were randomly injected in a single dose into distal rat femurs (n = 6). Titanium wires were implanted, and bone formation was evaluated at 3 and 6 weeks post treatment using micro-computed tomography, histology, and immunohistochemistry analysis. Data were analyzed using the Kruskal-Wallis test, followed by the Dunn-Bonferroni test and the Wilcoxon signed-rank test with 95% confidence intervals (CIs). p-values < 0.05 were considered statistically significant. RESULTS: Micro-computed tomography analysis of bone volume, bone volume fraction, trabecular number, trabecular thickness, and bone-to-implant contact at both time points indicated a trend toward greater bone formation in the mRNA groups compared to the other groups. Significant differences were observed between the 15 μg BMP-2 mRNA-LNP group and the dPBS group at 6 weeks (p < 0.05). The 15 μg BMP-2 mRNA-LNP group also exhibited the most intense positive bone sialoprotein and osteocalcin staining compared to the other groups at 3 weeks and 6 weeks, respectively. Interestingly, histomorphometry at 6 weeks revealed a significantly higher bone area around the implants in both 5 μg and 15 μg BMP-2 mRNA-LNP groups compared to the rhBMP-2 and dPBS groups. CONCLUSION: This preclinical study highlights the potential of BMP-2 mRNA-LNP for promoting bone regeneration around dental implants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».