The Application of Multiple Biophysical Cues to Engineer Functional Neocartilage for Treatment of Osteoarthritis. Part II: Signal Transduction
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Notice bibliographique
Résumé
The unique mechanoelectrochemical environment of cartilage has motivated researchers to investigate the effect of multiple biophysical cues, including mechanical, magnetic, and electrical stimulation, on chondrocyte biology. It is well established that biophysical stimuli promote chondrocyte proliferation, differentiation, and maturation within "biological windows" of defined dose parameters, including mode, frequency, magnitude, and duration of stimuli (see companion review Part I: Cellular Response). However, the underlying molecular mechanisms and signal transduction pathways activated in response to multiple biophysical stimuli remain to be elucidated. Understanding the mechanisms of biophysical signal transduction will deepen knowledge of tissue organogenesis, remodeling, and regeneration and aiding in the treatment of pathologies such as osteoarthritis. Further, this knowledge will provide the tissue engineer with a potent toolset to manipulate and control cell fate and subsequently develop functional replacement cartilage. The aim of this article is to review chondrocyte signal transduction pathways in response to mechanical, magnetic, and electrical cues. Signal transduction does not occur along a single pathway; rather a number of parallel pathways appear to be activated, with calcium signaling apparently common to all three types of stimuli, though there are different modes of activation. Current tissue engineering strategies, such as the development of "smart" functionalized biomaterials that enable the delivery of growth factors or integration of conjugated nanoparticles, may further benefit from targeting known signal transduction pathways in combination with external biophysical cues.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle