Biomaterials, Fibrosis, and the Use of Drug Delivery Systems in Future Antifibrotic Strategies
Notice bibliographique
Résumé
All biomaterials, when implanted into the body, elicit an inflammatory response that evolves into fibrovascular tissue formation on and around the material. As a result, material scientists and tissue engineers should be concerned about host response to tissue-engineered constructs that have a biomaterial component, because the host response to this component will interfere with device function and reduce the lifespan of tissue engineering devices in vivo. The fibrotic response to biomaterials is not unlike pathological fibrosis of the liver, lung, kidney, and peritoneum in many ways: i) the presence of mononuclear leukocytes are common in the local environment of both pathological fibrosis and biomaterial-induced fibrosis even though cells of mesenchymal origin are responsible for laying the majority of the extracellular matrix; ii) paracrine-signaling molecules, such as transforming growth factor beta;1, are essential mediators of fibrosis, whether it is pathological or biomaterial induced; and iii) injury and/or the presence of foreign materials (including bacterial components, toxins, or man-made objects) are essential initiators for the development of the fibrotic response. This review discusses mechanisms and research methodology related to pathological fibrosis that is of interest to researchers focused on biomaterials. Potential research models for the study of fibrosis from the fields of biomaterials and drug delivery are also discussed, which may be of interest to scientists working on the pathology of fibrotic disease.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».