Generating Mechanically Stable, Pediatric, and Scaffold-Free Nasal Cartilage Constructs <i>In Vitro</i>
Notice bibliographique
Résumé
Traditional methods of cartilage tissue engineering rely on the use of scaffolds. Although successful chondrogenesis has been reported in scaffold-based constructs, the use of exogenous materials has limited their application due to eliciting host immunogenic responses and potentially resulting in construct failure. As a result, tissue engineering approaches, which aim to generate scaffold-free cartilaginous constructs, have become of particular interest. Here, we generated stable three-dimensional scaffold-free cartilaginous constructs by cultivating expanded pediatric nasal chondrocyte multilayers in a slow turning lateral vessel bioreactor system under chemically defined media. Bioreactor cultivation resulted in increased construct cellularity, fourfold tissue thickness, and 200% sulfated glycosaminoglycan deposition with respect to static culture equivalent cultures. These improvements led to significantly enhanced mechanical and biochemical properties of bioreactor-cultivated constructs, allowing them to support their own weight, while static culture constructs remained fragile. Consequently, bioreactor-cultivated constructs closely resembled native nasal cartilage tissue histologically, mechanically, and biochemically. We propose that this method of cartilage construct formation could be used to obtain readily available human scaffold-free cartilaginous constructs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».