Nanomaterials Applications in Cartilage Tissue Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Articular cartilage is the smooth layer of soft tissue that covers our bones and allows for the painless movement of our joints. Because of joint pathologies such as arthritis, cartilage can degrade over time in some individuals, causing them to live with considerable pain and reduced mobility. The high prevalence of arthritis and the absence of a cure for osteoarthritis, its most common form, have fueled sustained efforts to develop tissue engineering and regenerative medicine strategies aimed at regenerating cartilage. Despite a number of clinical advances that elicit cartilage repair, true regeneration remains elusive. Recent years have seen an increased use of nanoscale materials in the development of therapies for joint pathologies. Nanomaterials are comparable in scale to the principal building blocks of cartilage extracellular matrix, namely collagen and proteoglycan aggregates. Similarly, nanoparticles are sufficiently small to allow diffusion through the pores of the dense cartilage extracellular matrix and cell targeting. In this chapter, the organization of cartilage’s main building blocks will be reviewed from the nano- to macroscale, and sub-micron particles that participate in cell-cell communication will be highlighted. Efforts to design scaffolds incorporating cell-instructive nanoscale features and to tailor the mechanical properties, or even engineer spatial organization, in scaffolds for cartilage repair using nanomaterials will also be discussed. Finally, key design criteria in nanoparticle synthesis to enable targeted therapeutic delivery will be examined.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,017 | 0,011 |
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 ».