Emerging microfluidics-enabled platforms for osteoarthritis management: from benchtop to bedside
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a prevalent debilitating age-related joint degenerative disease. It is a leading cause of pain and functional disability in older adults. Unfortunately, there is no cure for OA once the damage is established. Therefore, it promotes an urgent need for early detection and intervention of OA. Theranostics, combining therapy and diagnosis, emerges as a promising approach for OA management. However, OA theranostics is still in its infancy. Three fundamental needs have to be firstly fulfilled: i) a reliable OA model for disease pathogenesis investigation and drug screening, ii) an effective and precise diagnostic platform, and iii) an advanced fabrication approach for drug delivery and therapy. Meanwhile, microfluidics emerges as a versatile technology to address each of the needs and eventually boost the development of OA theranostics. Therefore, this review focuses on the applications of microfluidics, from benchtop to bedside, for OA modelling and drug screening, early diagnosis, and clinical therapy. We first introduce the basic pathophysiology of OA and point out the major unfilled research gaps in current OA management including lack of disease modelling and drug screening platforms, early diagnostic modalities and disease-modifying drugs and delivery approaches. Accordingly, we then summarize the state-of-the-art microfluidics technology for OA management from in vitro modelling and diagnosis to therapy. Given the existing promising results, we further discuss the future development of microfluidic platforms towards clinical translation at the crossroad of engineering and biomedicine.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».