Role of oxygen as a regulator of stem cell fate during the spontaneous repair of osteochondral defects
Notice bibliographique
Résumé
The complexity of the in vivo environment makes it is difficult to isolate the effects of specific cues on regulating cell fate during regenerative events such as osteochondral defect repair. The objective of this study was to develop a computational model to explore how joint specific environmental factors regulate mesenchymal stem cell (MSC) fate during osteochondral defect repair. To this end, the spontaneous repair process within an osteochondral defect was simulated using a tissue differentiation algorithm which assumed that MSC fate was regulated by local oxygen levels and substrate stiffness. The developed model was able to predict the main stages of tissue formation observed by a number of in vivo studies. Following this, a parametric study was conducted to better understand why interventions that modulate angiogenesis dramatically impact the outcome of osteochondral defect healing. In the simulations where angiogenesis was reduced, by week 12, the subchondral plate was predicted to remain below the native tidemark, although the chondral region was composed entirely of cartilage and fibrous tissue. In the simulations where angiogenesis was increased, more robust cell proliferation and cartilage formation were observed during the first 4 weeks, however, by week 12 the subchondral plate had advanced above the native tidemark although any remaining tissue was either hypertrophic cartilage or fibrous tissue. These results suggest that osteochondral defect repair could be enhanced by interventions where angiogenesis is promoted but confined to within the subchondral region of the defect. © 2015 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc. J Orthop Res 34:1026-1036, 2016.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».