Development of Scaffold-Free Elastic Cartilaginous Constructs with Structural Similarities to Auricular Cartilage
Notice bibliographique
Résumé
External ear reconstruction with autologous cartilage still remains one of the most difficult problems in the fields of plastic and reconstructive surgery. As the absence of tissue vascularization limits the ability to stimulate new tissue growth, relatively few surgical approaches are currently available (alloplastic implants or sculpted autologous cartilage grafts) to repair or reconstruct the auricle (or pinna) as a result of traumatic loss or congenital absence (e.g., microtia). Alternatively, tissue engineering can offer the potential to grow autogenous cartilage suitable for implantation. While tissue-engineered auricle cartilage constructs can be created, a substantial number of cells are required to generate sufficient quantities of tissue for reconstruction. Similarly, as routine cell expansion can elicit negative effects on chondrocyte function, we have developed an approach to generate large-sized engineered auricle constructs (≥3 cm(2)) directly from a small population of donor cells (20,000-40,000 cells/construct). Using rabbit donor cells, the developed bioreactor-cultivated constructs adopted structural-like characteristics similar to native auricular cartilage, including the development of distinct cartilaginous and perichondrium-like regions. Both alterations in media composition and seeding density had profound effects on the formation of engineered elastic tissue constructs in terms of cellularity, extracellular matrix accumulation, and tissue structure. Higher seeding densities and media containing sodium bicarbonate produced tissue constructs that were closer to the native tissue in terms of structure and composition. Future studies will be aimed at improving the accumulation of specific tissue constituents and determining the clinical effectiveness of this approach using a reconstructive animal model.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».