Effects of mechanical loading on human mesenchymal stem cells for cartilage tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
Today, articular cartilage damage is a major health problem, affecting people of all ages. The existing conventional articular cartilage repair techniques, such as autologous chondrocyte implantation (ACI), microfracture, and mosaicplasty, have many shortcomings which negatively affect their clinical outcomes. Therefore, it is essential to develop an alternative and efficient articular repair technique that can address those shortcomings. Cartilage tissue engineering, which aims to create a tissue-engineered cartilage derived from human mesenchymal stem cells (MSCs), shows great promise for improving articular cartilage defect therapy. However, the use of tissue-engineered cartilage for the clinical therapy of articular cartilage defect still remains challenging. Despite the importance of mechanical loading to create a functional cartilage has been well demonstrated, the specific type of mechanical loading and its optimal loading regime is still under investigation. This review summarizes the most recent advances in the effects of mechanical loading on human MSCs. First, the existing conventional articular repair techniques and their shortcomings are highlighted. The important parameters for the evaluation of the tissue-engineered cartilage, including chondrogenic and hypertrophic differentiation of human MSCs are briefly discussed. The influence of mechanical loading on human MSCs is subsequently reviewed and the possible mechanotransduction signaling is highlighted. The development of non-hypertrophic chondrogenesis in response to the changing mechanical microenvironment will aid in the establishment of a tissue-engineered cartilage for efficient articular cartilage repair.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».