Non-hypertrophic chondrogenesis of mesenchymal stem cells through mechano-hypoxia programing
Notice bibliographique
Résumé
Cartilage tissue engineering aims to generate functional replacements to treat cartilage defects from damage and osteoarthritis. Human bone marrow-derived mesenchymal stem cells (hBM-MSC) are a promising cell source for making cartilage, but current differentiation protocols require the supplementation of growth factors like TGF-β1 or −β3. This can lead to undesirable hypertrophic differentiation of hBM-MSC that progress to bone. We have found previously that exposing engineered human meniscus tissues to physiologically relevant conditions of the knee (mechanical loading and hypoxia; hence, mechano-hypoxia conditioning) increased the gene expression of hyaline cartilage markers, <i>SOX9</i> and <i>COL2A1</i>, inhibited hypertrophic marker <i>COL10A1</i>, and promoted bulk mechanical property development. Adding further to this protocol, we hypothesize that combined mechano-hypoxia conditioning with TGF-β3 growth factor withdrawal will promote stable, non-hypertrophic chondrogenesis of hBM-MSC embedded in an HA-hydrogel. We found that the combined treatment upregulated many cartilage matrix- and development-related markers while suppressing many hypertrophic- and bone development-related markers. Tissue level assessments with biochemical assays, immunofluorescence, and histochemical staining confirmed the gene expression data. Further, mechanical property development in the dynamic compression treatment shows promise toward generating functional engineered cartilage through more optimized and longer culture conditions. In summary, this study introduced a novel protocol to differentiate hBM-MSC into stable, cartilage-forming cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».