Age-Related Changes in the Mechanical Regulation of Bone Healing Are Explained by Altered Cellular Mechanoresponse
Notice bibliographique
Résumé
Increasing age is associated with a reduced bone regeneration potential and increased risk of morbidities and mortality. A reduced bone formation response to mechanical loading has been shown with aging, and it remains unknown if the interplay between aging and mechanical stimuli during regeneration is similar to adaptation. We used a combined in vivo/in silico approach to investigate age-related alterations in the mechanical regulation of bone healing and identified the relative impact of altered cellular function on tissue patterns during the regenerative cascade. To modulate the mechanical environment, femoral osteotomies in adult and elderly mice were stabilized using either a rigid or a semirigid external fixator, and the course of healing was evaluated using histomorphometric and micro-CT analyses at 7, 14, and 21 days post-surgery. Computer models were developed to investigate the influence of the local mechanical environment within the callus on tissue formation patterns. The models aimed to identify the key processes at the cellular level that alter the mechanical regulation of healing with aging. Fifteen age-related biological alterations were investigated on two levels (adult and elderly) with a design of experiments setup. We show a reduced response to changes in fixation stability with age, which could be explained by reduced cellular mechanoresponse, simulated as alteration of the ranges of mechanical stimuli driving mesenchymal stem cell differentiation. Cellular mechanoresponse has been so far widely ignored as a therapeutic target in aged patients. Our data hint to mechanotherapeutics as a potential treatment to enhance bone healing in the elderly. © 2019 American Society for Bone and Mineral Research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».