3-Dimensional Structures to Enhance Cell Therapy and Engineer Contractile Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Experimental studies in animals and recent human clinical trials have revealed the current limitations of cellular transplantation, which include poor cell survival, lack of cell engraftment, and poor differentiation. Evidence in animals suggests that use of a 3-dimensional scaffold may enhance cell therapy and engineer myocardial tissue by improving initial cell retention, survival, differentiation, and integration. Several scaffolds of synthetic or natural origin are under development. Until now, contractility has been demonstrated in vitro only in biological scaffolds prepared from decellularized organs or tissue, or in collagenic porous scaffold obtained by crosslinking collagen fibers. While contractility of a cellularized collagen construct is poor, it can be greatly enhanced by tumor basement membrane extract. Recent advances in biochemistry have shown improved cell-matrix interactions by coupling adhesion molecules to achieve an efficient and safe bioartificial myocardium with no tumoral component. Fixation of adhesion molecules may also be a way to enhance cell homing and/or differentiation to increase local angiogenesis. Whatever the clinically successful combination ultimately proves to be, it is likely that cell therapy will require providing a supportive biochemical, physical, and spatial environment that will allow the cells to optimally differentiate and integrate within the target myocardial tissue.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».