Recent Advances in Mechanically Loaded Human Mesenchymal Stem Cells for Bone Tissue Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Large bone defects are a major health concern worldwide. The conventional bone repair techniques (e.g., bone-grafting and Masquelet techniques) have numerous drawbacks, which negatively impact their therapeutic outcomes. Therefore, there is a demand to develop an alternative bone repair approach that can address the existing drawbacks. Bone tissue engineering involving the utilization of human mesenchymal stem cells (hMSCs) has recently emerged as a key strategy for the regeneration of damaged bone tissues. However, the use of tissue-engineered bone graft for the clinical treatment of bone defects remains challenging. While the role of mechanical loading in creating a bone graft has been well explored, the effects of mechanical loading factors (e.g., loading types and regime) on clinical outcomes are poorly understood. This review summarizes the effects of mechanical loading on hMSCs for bone tissue engineering applications. First, we discuss the key assays for assessing the quality of tissue-engineered bone grafts, including specific staining, as well as gene and protein expression of osteogenic markers. Recent studies of the impact of mechanical loading on hMSCs, including compression, perfusion, vibration and stretching, along with the potential mechanotransduction signalling pathways, are subsequently reviewed. Lastly, we discuss the challenges and prospects of bone tissue engineering applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».