Динамика клеточного компонента соединительнотканной капсулы при имплантации суперлегкого полипропелен-поливинилиденфторидного эндопротеза (экспериментальное исследование)
Автор: Суковатых Б.С., Назаренко П.М., Затолокина М.А., Мутова Т.В., Мутов В.Я., Гунов С.В.
Журнал: Вестник Национального медико-хирургического центра им. Н.И. Пирогова @vestnik-pirogov-center
Рубрика: Оригинальные статьи
Статья в выпуске: 2 т.18, 2023 года.
Бесплатный доступ
Цель: изучить влияние аутоплазмы, обогощенной, тромбоцитами, на динамику клеточного компонента соединительнотканной капсулы при имплантации суперлегкого полипропелен-поливинилиденфторидного эндопротеза. Выполнено экспериментальное исследование на 50 кроликах породы Шиншилла. Сформированы 2 равные группы по 25 особей в каждой. В обеих группах на апоневроз передней брюшной стенки имплантировался суперлегкий полипропелен-поливинилиденфторидный эндопротез. В 1 (основной) группе под протез вводилась аутоплазма, обогащённая тромбоцитами, а во 2 (контрольной) - не вводилась. Проведены гистологическое и иммуногистохимическое исследования с моноклональными антителами к маркеру клеточной пролиферации Ki-67. Оценивали динамику толщины клеточной стенки капсулы, воспалительной и фибробластической реакций и индекса пролиферации. Результаты: После введения аутоплазмы отмечается статистически достоверное увеличение толщины капсулы в конце эксперимента в 2,8 раза, снижение выраженности воспалительной реакции на 7 сутки в 1,5 раза, увеличение фибропластической реакции от 1,9 до 2,3 раз, повышение про-лиферативной активности клеток от 1,3 до 2,7 раза на различных сроках эксперимента. Заключение: Введение плазмы, обогащёнными тромбоцитами, повышает пролиферативную активность клеток соединительной ткани.
Эксперимент, суперлегкий полипропелен-поливинилиденфторидный эндопротез, аутоплазма обогащённая тромбоцитами, клетки соединительной ткани, пролиферативная активность
Короткий адрес: https://sciup.org/140301221
IDR: 140301221 | DOI: 10.25881/20728255_2023_18_2_52
Список литературы Динамика клеточного компонента соединительнотканной капсулы при имплантации суперлегкого полипропелен-поливинилиденфторидного эндопротеза (экспериментальное исследование)
- Klinge U., Klosterhalfen B. Modified classification of surgical meshes for Hernia repair based on the analyses of 1,000 explanted meshes. Hernia. 2012; 16(3): 251-258.
- Егиев В.Н., Чижов Д.В., Филаткина Н.В. Взаимодействие полипропиленовых эндопротезов с тканями передней брюшной стенки // Герниология. - 2005. - №2. - С.41-49.
- Anurov MV, Titkova SM, Oettinger AP. Biomechanical compatibility of surgical mesh and fascia being reinforced: dependence of experimental Hernia defect repair results on anisotropic surgical mesh positioning. Hernia. 2012; 16(2): 199-210. 10.1007/s10029-011 -0877- y.
- Шестаков А.Л., Федоров Д.Н., Иванчик И.Я., Боева И.А., Битарев Т.Т. Сравнительная оценка стандартных композитных и "облегченных" синтетических протезов, применяемых для герниопластики (экспериментальная работа) // Человек и его здоровье. - 2017. - №2. - С.81-87.
- Lintin LAD, Kingsnorth AN. Mechanical failure of a lightweight polypropylene mesh. Hernia. 2014; 18(1): 131-133.
- Petro CC, et al. Central failures of lightweight monofilament polyester mesh causing Hernia recurrence: a cautionary note. Hernia. 2015; 19(1): 155-159.
- Иванов И.С., Лазаренко В.А., Иванов С.В., Горяинова Г.Н., Иванов А.В., Тарабрин Д.В., Литвинова М.И. Соотношение коллагена I и III типов в коже и апоневрозе у пациентов с вентральными грыжами // Новости хирургии. - 2013. - №3. - С.33-36.
- Ачкасов Е.Е. Применение аутоплазмы, обогащенной тромбоцитами, в клинической практике // Биомедицина. - 2013. - №4. - С.46-59.
- Суковатых Б.С., Затолокина М.А., Мутова Т.В., Валуйская Н.В., Жуковский В.А. Эффективность стимуляции репаративных процессов плазмой, обогащенной тромбоцитами, при эндопротезировании брюшной стенки // Вестник экспериментальной и клинической хирургии. - 2018. - №11 (4). - С.256-265. Х-2018-11-4-275-284.
- Fulawka L., Blaszczyk J., Tabakov M. Assessment of Ki-67 proliferation index with deep learning in DCIS (ductal carcinoma in situ). Sci.Rep. 2022; 12(1): 3166.
