Biomimetic Tissue‐Engineered Bone Substitutes for Maxillofacial and Craniofacial Repair: The Potential of Cell Sheet Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Maxillofacial defects are complex lesions stemming from various etiologies: accidental, congenital, pathological, or surgical. A bone graft may be required when the normal regenerative capacity of the bone is exceeded or insufficient. Surgeons have many options available for bone grafting including the "gold standard" autologous bone graft. However, this approach is not without drawbacks such as the morbidity associated with harvesting bone from a donor site, pain, infection, or a poor quantity and quality of bone in some patient populations. This review discusses the various bone graft substitutes used for maxillofacial and craniofacial repair: allografts, xenografts, synthetic biomaterials, and tissue-engineered substitutes. A brief overview of bone tissue engineering evolution including the use of mesenchymal stem cells is exposed, highlighting the first clinical applications of adipose-derived stem/stromal cells in craniofacial reconstruction. The importance of prevascularization strategies for bone tissue engineering is also discussed, with an emphasis on recent work describing substitutes produced using cell sheet-based technologies, including the use of thermo-responsive plates and the self-assembly approach of tissue engineering. Indeed, considering their entirely cell-based design, these natural bone-like substitutes have the potential to closely mimic the osteogenicity, osteoconductivity, osteoinduction, and osseointegration properties of autogenous bone for maxillofacial and craniofacial reconstruction.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».