Biofabrication Strategies for Musculoskeletal Disorders: Evolution towards Clinical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Biofabrication has emerged as an attractive strategy to personalise medical care and provide new treatments for common organ damage or diseases. While it has made impactful headway in e.g., skin grafting, drug testing and cancer research purposes, its application to treat musculoskeletal tissue disorders in a clinical setting remains scarce. Albeit with several in vitro breakthroughs over the past decade, standard musculoskeletal treatments are still limited to palliative care or surgical interventions with limited long-term effects and biological functionality. To better understand this lack of translation, it is important to study connections between basic science challenges and developments with translational hurdles and evolving frameworks for this fully disruptive technology that is biofabrication. This review paper thus looks closely at the processing stage of biofabrication, specifically at the bioinks suitable for musculoskeletal tissue fabrication and their trends of usage. This includes underlying composite bioink strategies to address the shortfalls of sole biomaterials. We also review recent advances made to overcome long-standing challenges in the field of biofabrication, namely bioprinting of low-viscosity bioinks, controlled delivery of growth factors, and the fabrication of spatially graded biological and structural scaffolds to help biofabricate more clinically relevant constructs. We further explore the clinical application of biofabricated musculoskeletal structures, regulatory pathways, and challenges for clinical translation, while identifying the opportunities that currently lie closest to clinical translation. In this article, we consider the next era of biofabrication and the overarching challenges that need to be addressed to reach clinical relevance.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».