The Application of Multiple Biophysical Cues to Engineer Functional Neocartilage for Treatment of Osteoarthritis. Part I: Cellular Response
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a complex disease of the joint for which current treatments are unsatisfactory, thus motivating development of tissue engineering (TE)-based therapies. To date, TE strategies have had some success, developing replacement tissue constructs with biochemical properties approaching that of native cartilage. However, poor biomechanical properties and limited postimplantation integration with surrounding tissue are major shortcomings that need to be addressed. Functional tissue engineering strategies that apply physiologically relevant biophysical cues provide a platform to improve TE constructs before implantation. In the previous decade, new experimental and theoretical findings in cartilage biomechanics and electromechanics have emerged, resulting in an increased understanding of the complex interplay of multiple biophysical cues in the extracellular matrix of the tissue. The effect of biophysical stimulation on cartilage, and the resulting chondrocyte-mediated biosynthesis, remodeling, degradation, and repair, has, therefore, been extensively explored by the TE community. This article compares and contrasts the cellular response of chondrocytes to multiple biophysical stimuli, and may be read in conjunction with its companion paper that compares and contrasts the subsequent intracellular signal transduction cascades. Mechanical, magnetic, and electrical stimuli promote proliferation, differentiation, and maturation of chondrocytes within established dose parameters or "biological windows." This knowledge will provide a framework for ongoing studies incorporating multiple biophysical cues in TE functional neocartilage for treatment of OA.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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.
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 ».