In situ Tissue Regeneration in the Cornea from Bench to Bedside
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Corneal blindness accounts for 5.1% of visual deficiency and is the fourth leading cause of blindness globally. An additional 1.5-2 million people develop corneal blindness each year, including many children born with or who later develop corneal infections. Over 90% of corneal blind people globally live in low- and middle-income regions (LMIRs), where corneal ulcers are approximately 10-fold higher compared to high-income countries. While corneal transplantation is an effective option for patients in high-income countries, there is a considerable global shortage of corneal graft tissue and limited corneal transplant programs in many LMIRs. In situ tissue regeneration aims to restore diseases or damaged tissues by inducing organ regeneration. This can be achieved in the cornea using biomaterials based on extracellular matrix (ECM) components like collagen, hyaluronic acid, and silk. Solid corneal implants based on recombinant human collagen type III were successfully implanted into patients resulting in regeneration of the corneal epithelium, stroma, and sub-basal nerve plexus. As ECM crosslinking and manufacturing methods improve, the focus of biomaterial development has shifted to injectable, in situ gelling formulations. Collagen, collagen-mimetic, and gelatin-based in situ gelling formulas have shown the ability to repair corneal wounds, surgical incisions, and perforations in in-vivo models. Biomaterial approaches may not be sufficient to treat inflammatory conditions, so other cell-free therapies such as treatment with tolerogenic exosomes and extracellular vesicles may improve treatment outcomes. Overall, many of the technologies described here show promise as future medical devices or combination products with cell or drug-based therapies. In situ tissue regeneration, particularly with liquid formulas, offers the ability to triage and treat corneal injuries and disease with a single regenerative solution, providing alternatives to organ transplantation and improving patient outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle