Development of large engineered cartilage constructs from a small population of cells
Notice bibliographique
Résumé
Confronted with articular cartilage's limited capacity for self-repair, joint resurfacing techniques offer an attractive treatment for damaged or diseased tissue. Although tissue engineered cartilage constructs can be created, a substantial number of cells are required to generate sufficient quantities of tissue for the repair of large defects. As routine cell expansion methods tend to elicit negative effects on chondrocyte function, we have developed an approach to generate phenotypically stable, large-sized engineered constructs (≥3 cm(2) ) directly from a small amount of donor tissue or cells (as little as 20,000 cells to generate a 3 cm(2) tissue construct). Using rabbit donor tissue, the bioreactor-cultivated constructs were hyaline-like in appearance and possessed a biochemical composition similar to native articular cartilage. Longer bioreactor cultivation times resulted in increased matrix deposition and improved mechanical properties determined over a 4 week period. Additionally, as the anatomy of the joint will need to be taken in account to effectively resurface large affected areas, we have also explored the possibility of generating constructs matched to the shape and surface geometry of a defect site through the use of rapid-prototyped defect tissue culture molds. Similar hyaline-like tissue constructs were developed that also possessed a high degree of shape correlation to the original defect mold. Future studies will be aimed at determining the effectiveness of this approach to the repair of cartilage defects in an animal model and the creation of large-sized osteochondral constructs.
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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 | 0,000 | 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.
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 ».