Trends in hydrogel-based encapsulation technologies for advanced cell therapies applied to limb ischemia
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Notice bibliographique
Résumé
Ischemia occurs when blood flow is reduced or restricted, leading to a lack of oxygen and nutrient supply and removal of metabolites in a body part. Critical limb ischemia (CLI) is a severe clinical manifestation of peripheral arterial disease. Atherosclerosis serves as the main cause of CLI, which arises from the deposition of lipids in the artery wall, forming atheroma and causing inflammation. Although several therapies exist for the treatment of CLI, pharmacotherapy still has low efficacy, and vascular surgery often cannot be performed due to the pathophysiological heterogeneity of each patient. Gene and cell therapies have emerged as alternative treatments for the treatment of CLI by promoting angiogenesis. However, the delivery of autologous, heterologous or genetically modified cells into the ischemic tissue remains challenging, as these cells can die at the injection site and/or leak into other tissues. The encapsulation of these cells within hydrogels for local delivery is probably one of the promising options today. Hydrogels, three-dimensional (3D) cross-linked polymer networks, enable manipulation of physical and chemical properties to mimic the extracellular matrix. Thus, specific biostructures can be developed by adjusting prepolymer properties and encapsulation process variables, such as viscosity and flow rate of fluids, depending on the final biomedical application. Electrostatic droplet extrusion, micromolding, microfluidics, and 3D printing have been the most commonly used technologies for cell encapsulation due to their versatility in producing different hydrogel-based systems (e.g., microgels, fibers, vascularized architectures and perfusable single vessels) with great potential to treat ischemic diseases. This review discusses the cell encapsulation technologies associated with hydrogels which are currently used for advanced therapies applied to limb ischemia, describing their principles, advantages, disadvantages, potentials, and innovative therapeutic ideas.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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