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 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) | 0,001 | 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 ».