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Enregistrement W7132942433

Methacrylic Acid Based Hydrogels for Enhanced Skeletal Muscle Regeneration

2021· dissertation· W7132942433 sur OpenAlexafffund
Miranda Marie Carleton

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensVector Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundUniversity of Toronto
Mots-clésSelf-healing hydrogelsSkeletal muscleRegeneration (biology)MacrophageImmune systemWound healingMyocyte
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscles make up 40-50% of the human body’s mass and are used in most daily activities. While muscles have a remarkable ability to regenerate following small injuries, massive loss of muscle tissue, termed volumetric muscle loss (VML), results in the formation of scar tissue and persistent loss of function. The current treatment for these injuries, autologous tissues grafts, suffers from limited availability, donor site morbidity, infection, and necrosis. A novel method of enhancing skeletal muscle regeneration is through regenerative biomaterials, such as those containing methacrylic-acid (MAA). MAA-based materials have been found to promote wound healing, new vessel formation, and macrophage polarization; however, MAA has yet to be studied outside the skin. The goal of this thesis was to expand the applications of MAA-based materials from beyond the skin into skeletal muscle. In the first aim, the effects of MAA-poly(ethylene glycol) (MAA-PEG) hydrogels on immune cell recruitment and macrophage polarization were examined. Non-degradable hydrogels were found to damage muscle. Thus, degradable hydrogels with degradation rates of either 2 (fast-degrading) or 7 days (slow-degrading) were synthesized. When injected into the tibialis anterior muscle of mice, both slow and fast degrading hydrogels increased the expression of Tnfα, Il10, and pro-regenerative M2 macrophage markers. Moreover, the slow degrading hydrogel decreased the number of pro-inflammatory MHCII+ macrophages. An unbiased t-distributed stochastic neighbor embedding (tSNE) analysis suggested the involvement of additional immune cells (e.g., dendritic cells) in the effect of MAA on skeletal muscle. In the last aim, the ability of MAA-PEG and MAA-collagen hydrogels to promote functional regeneration after a VML injury was evaluated. The MAA-collagen hydrogel increased muscle regeneration both morphologically and functionally. Treatment with this hydrogel also enhanced vascularization and innervation of the injured muscle. These effects were attributed to the hydrogel’s immunomodulatory function as it reduced the recruitment of pro-inflammatory M1 macrophages (MHCII+CD206-). Moreover, the regenerative ability of MAA depended on the carrier material: the MAA-PEG hydrogel did not show the same regenerative potential in this context. It is hoped that the MAA-collagen hydrogel could be a simple treatment to restore muscle function to patients who would not otherwise recover.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,317
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
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