Cellularizing hydrogel-based scaffolds to repair bone tissue: How to create a physiologically relevant micro-environment?
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Notice bibliographique
Résumé
Tissue engineering is a promising alternative to autografts or allografts for the regeneration of large bone defects. Cell-free biomaterials with different degrees of sophistication can be used for several therapeutic indications, to stimulate bone repair by the host tissue. However, when osteoprogenitors are not available in the damaged tissue, exogenous cells with an osteoblast differentiation potential must be provided. These cells should have the capacity to colonize the defect and to participate in the building of new bone tissue. To achieve this goal, cells must survive, remain in the defect site, eventually proliferate, and differentiate into mature osteoblasts. A critical issue for these engrafted cells is to be fed by oxygen and nutrients: the transient absence of a vascular network upon implantation is a major challenge for cells to survive in the site of implantation, and different strategies can be followed to promote cell survival under poor oxygen and nutrient supply and to promote rapid vascularization of the defect area. These strategies involve the use of scaffolds designed to create the appropriate micro-environment for cells to survive, proliferate, and differentiate in vitro and in vivo. Hydrogels are an eclectic class of materials that can be easily cellularized and provide effective, minimally invasive approaches to fill bone defects and favor bone tissue regeneration. Furthermore, by playing on their composition and processing, it is possible to obtain biocompatible systems with adequate chemical, biological, and mechanical properties. However, only a good combination of scaffold and cells, possibly with the aid of incorporated growth factors, can lead to successful results in bone regeneration. This review presents the strategies used to design cellularized hydrogel-based systems for bone regeneration, identifying the key parameters of the many different micro-environments created within hydrogels.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle