Implantation of Scaffold‐Free Engineered Cartilage Constructs in a Rabbit Model for Chondral Resurfacing
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Notice bibliographique
Résumé
Joint resurfacing techniques offer an attractive treatment for damaged or diseased cartilage, as this tissue characteristically displays a limited capacity for self-repair. While tissue-engineered cartilage constructs have shown efficacy in repairing focal cartilage defects in animal models, a substantial number of cells are required to generate sufficient quantities of tissue for the repair of larger defects. In a previous study, we developed a novel approach to generate large, scaffold-free cartilaginous constructs from a small number of donor cells (20 000 cells to generate a 3-cm(2) tissue construct). As comparable thicknesses to native cartilage could be achieved, the purpose of the present study was to assess the ability of these constructs to survive implantation as well as their potential for the repair of critical-sized chondral defects in a rabbit model. Evaluated up to 6 months post-implantation, allogenic constructs survived weight bearing without a loss of implant fixation. Implanted constructs appeared to integrate near-seamlessly with the surrounding native cartilage and also to extensively remodel with increasing time in vivo. By 6 months post-implantation, constructs appeared to adopt both a stratified (zonal) appearance and a biochemical composition similar to native articular cartilage. In addition, constructs that expressed superficial zone markers displayed higher histological scores, suggesting that transcriptional prescreening of constructs prior to implantation may serve as an approach to achieve superior and/or more consistent reparative outcomes. As the results of this initial animal study were encouraging, future studies will be directed toward the repair of chondral defects in more mechanically demanding anatomical locations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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