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Enregistrement W2961090736 · doi:10.3389/fbioe.2019.00166

Collagen-Based Tissue Engineering Strategies for Vascular Medicine

2019· review· en· W2961090736 sur OpenAlexaff
Francesco Copes, Nele Pien, Sandra Van Vlierberghe, Francesca Boccafoschi, Diego Mantovani

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVascular MedicineTissue engineeringMedicineBiomedical engineeringIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular diseases (CVDs) account for the 31% of total death per year, making them the first cause of death in the world. Atherosclerosis is at the roots of the most life-threatening CVDs. Vascular bypass/replacement surgery is the primary therapy for patients with atherosclerosis. The use of polymeric grafts for this application is still burden by high-rate failure, mostly caused by thrombosis and neointima hyperplasia at the implantation site. As a solution for these problems, the fast re-establishment of a functional endothelial cells (ECs) layer has been proposed, representing a strategy of crucial importance to reduce these adverse outcomes. Implants modifications using molecules and growth factors with the aim of speeding up the re-endothelialisation process has been proposed over the last years. Collagen, in virtue of several favourable properties, has been widely studied for its application in vascular grafts enrichment, mainly as a coating for vascular grafts luminal surface and as a drug delivery system for the release of pro-endothelialisation factors. Collagen coatings provide receptor-ligand binding sites for ECs on the graft surface and, at the same time, act as biological sealants, effectively reducing graft porosity. The development of collagen-based drug delivery systems, in which small molecule and protein-based drugs are immobilize within a collagen scaffold in order to control their release for biomedical applications, have been widely explored. These systems help in protecting the biological activity of the loaded molecules while slowing their diffusion from collagen scaffolds, providing optimal effects on the targeted vascular cells. Moreover, collagen-based vascular tissue engineering substitutes, despite not showing yet optimal mechanical properties for their use in the therapy, have shown a high potential as physiologically relevant models for the study of cardiovascular therapeutic drugs and diseases. In this review, the current state of the art about the use of collagen-based strategies, mainly as a coating material for the functionalization of vascular grafts luminal surface, as a drug delivery system for the release of pro-endothelialisation factors and as physiologically relevant in vitro vascular models and the future trend in this field of research will be presented and discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations198
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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