New strategies in kidney regeneration and tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The severe shortage of suitable donor kidneys limits organ transplantation to a small fraction of patients suffering from end-stage renal failure. Engineering autologous kidney grafts on-demand would potentially alleviate this shortage, thereby reducing healthcare costs, improving quality of life, and increasing longevity for patients suffering from renal failure. RECENT FINDINGS: Over the past 2 years, several studies have demonstrated that structurally intact extracellular matrix (ECM) scaffolds can be derived from human or animal kidneys through decellularization, a process in which detergent or enzyme solutions are perfused through the renal vasculature to remove the native cells. The future clinical paradigm would be to repopulate these decellularized kidney matrices with patient-derived renal stem cells to regenerate a functional kidney graft. Recent research aiming toward this goal has focused on the optimization of decellularization protocols, design of bioreactor systems to seed cells into appropriate compartments of the renal ECM to nurture their growth to restore kidney function, and differentiation of pluripotent stem cells (PSCs) into renal progenitor lineages. SUMMARY: New research efforts utilizing bio-mimetic perfusion bioreactor systems to repopulate decellularized kidney scaffolds, coupled with the differentiation of PSCs into renal progenitor cell populations, indicate substantial progress toward the ultimate goal of building a functional kidney graft on-demand.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».