Rate-programming of nano-particulate delivery systems for smart bioactive scaffolds in tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
Development of smart bioactive scaffolds is of importance in tissue engineering, where cell proliferation, differentiation and migration within scaffolds can be regulated by the interactions between cells and scaffold through the use of growth factors (GFs) and extra cellular matrix peptides. One challenge in this area is to spatiotemporally control the dose, sequence and profile of release of GFs so as to regulate cellular fates during tissue regeneration. This challenge would be addressed by rate-programming of nano-particulate delivery systems, where the release of GFs via polymeric nanoparticles is controlled by means of the methods of, such as externally-controlled and physicochemically/architecturally-modulated so as to mimic the profile of physiological GFs. Identifying and understanding such factors as the desired release profiles, mechanisms of release, physicochemical characteristics of polymeric nanoparticles, and externally-triggering stimuli are essential for designing and optimizing such delivery systems. This review surveys the recent studies on the desired release profiles of GFs in various tissue engineering applications, elucidates the major release mechanisms and critical factors affecting release profiles, and overviews the role played by the mathematical models for optimizing nano-particulate delivery systems. Potentials of stimuli responsive nanoparticles for spatiotemporal control of GF release are also presented, along with the recent advances in strategies for spatiotemporal control of GF delivery within tissue engineered scaffolds. The recommendation for the future studies to overcome challenges for developing sophisticated particulate delivery systems in tissue engineering is discussed prior to the presentation of conclusions drawn from this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».