Bioengineered Strategies for Spinal Cord Repair
Notice bibliographique
Résumé
This article reviews bioengineered strategies for spinal cord repair using tissue engineered scaffolds and drug delivery systems. The pathophysiology of spinal cord injury (SCI) is multifactorial and multiphasic, and therefore, it is likely that effective treatments will require combinations of strategies such as neuroprotection to counteract secondary injury, provision of scaffolds to replace lost tissue, and methods to enhance axonal regrowth, synaptic plasticity, and inhibition of astrocytosis. Biomaterials have major advantages for spinal cord repair because of their structural and chemical versatility. To date, various degradable or non-degradable biomaterial polymers have been tested as guidance channels or delivery systems for cellular and non-cellular neuroprotective or neuroregenerative agents in experimental SCI. There is promise that bioengineering technology utilizing cellular treatment strategies, including Schwann cells, olfactory ensheathing glia, or neural stem cells, can promote repair of the injured spinal cord. This review is divided into three parts: (1) degradable and non-degradable biomaterials; (2) device design; and (3) combination strategies with scaffolds. We will show that bioengineering combinations of cellular and non-cellular strategies have enhanced the potential for experimental SCI repair, although further pre-clinical work is required before this technology can be translated to humans.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».