Meniscus repair using mesenchymal stem cells – a comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
The menisci are a pair of semilunar fibrocartilage structures that play an essential role in maintaining normal knee function. Injury to the menisci can disrupt joint stability and lead to debilitating results. Because natural meniscal healing is limited, an efficient method of repair is necessary. Tissue engineering (TE) combines the principles of life sciences and engineering to restore the unique architecture of the native meniscus. Mesenchymal stem cells (MSCs) have been investigated for their therapeutic potential both in vitro and in vivo. This comprehensive review examines the English literature identified through a database search using Medline, Embase, Engineering Village, and SPORTDiscus. The search results were classified based on MSC type, animal model, and method of MSC delivery/culture. A variety of MSC types, including bone marrow-derived, synovium-derived, adipose-derived, and meniscus-derived MSCs, has been examined. Research results were categorized into and discussed by the different animal models used; namely murine, leporine, porcine, caprine, bovine, ovine, canine, equine, and human models of meniscus defect/repair. Within each animal model, studies were categorized further according to MSC delivery/culture techniques. These techniques included direct application, fibrin glue/gel/clot, intra-articular injection, scaffold, tissue-engineered construct, meniscus tissue, pellets/aggregates, and hydrogel. The purpose of this review is to inform the reader about the current state and advances in meniscus TE using MSCs. Future directions of MSC-based meniscus TE are also suggested to help guide prospective research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».