Cellular therapy and tissue engineering for cartilage repair
Notice bibliographique
Résumé
Articular cartilage (AC) has limited capacity for repair. The first attempt to repair cartilage using tissue engineering was reported in 1977. Since then, cell-based interventions have entered clinical practice in orthopaedics, and several tissue engineering approaches to repair cartilage are in the translational pipeline towards clinical application. Classically, these involve a scaffold, substrate or matrix to provide structure, and cells such as chondrocytes or mesenchymal stromal cells to generate the tissue. We discuss the advantages and drawbacks of the use of various cell types, natural and synthetic scaffolds, multiphasic or gradient-based scaffolds, and self-organizing or self-assembling scaffold-free systems, for the engineering of cartilage constructs. Several challenges persist including achieving zonal tissue organization and integration with the surrounding tissue upon implantation. Approaches to improve cartilage thickness, organization and mechanical properties include mechanical stimulation, culture under hypoxic conditions, and stimulation with growth factors or other macromolecules. In addition, advanced technologies such as bioreactors, biosensors and 3D bioprinting are actively being explored. Understanding the underlying mechanisms of action of cell therapy and tissue engineering approaches will help improve and refine therapy development. Finally, we discuss recent studies of the intrinsic cellular and molecular mechanisms of cartilage repair that have identified novel signals and targets and are inspiring the development of molecular therapies to enhance the recruitment and cartilage reparative activity of joint-resident stem and progenitor cells. A one-fits-all solution is unrealistic, and identifying patients who will respond to a specific targeted treatment will be critical.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».