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Enregistrement W4387352646 · doi:10.1016/j.bioactmat.2023.09.017

Decellularized extracellular matrix biomaterials for regenerative therapies: Advances, challenges and clinical prospects

2023· review· en· W4387352646 sur OpenAlexfundno aff
Aleksandra A. Golebiowska, Jonathon T. Intravaia, Vinayak M. Sathe, Sangamesh G. Kumbar, Syam P. Nukavarapu

Notice bibliographique

RevueBioactive Materials · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringSudbury Community FoundationNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésDecellularizationRegenerative medicineTissue engineeringExtracellular matrixRegeneration (biology)ScaffoldBiomedical engineeringBiocompatible materialNanotechnologyMaterials scienceCell biologyStem cellMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tissue engineering and regenerative medicine have shown potential in the repair and regeneration of tissues and organs via the use of engineered biomaterials and scaffolds. However, current constructs face limitations in replicating the intricate native microenvironment and achieving optimal regenerative capacity and functional recovery. To address these challenges, the utilization of decellularized tissues and cell-derived extracellular matrix (ECM) has emerged as a promising approach. These biocompatible and bioactive biomaterials can be engineered into porous scaffolds and grafts that mimic the structural and compositional aspects of the native tissue or organ microenvironment, both in vitro and in vivo. Bioactive dECM materials provide a unique tissue-specific microenvironment that can regulate and guide cellular processes, thereby enhancing regenerative therapies. In this review, we explore the emerging frontiers of decellularized tissue-derived and cell-derived biomaterials and bio-inks in the field of tissue engineering and regenerative medicine. We discuss the need for further improvements in decellularization methods and techniques to retain structural, biological, and physicochemical characteristics of the dECM products in a way to mimic native tissues and organs. This article underscores the potential of dECM biomaterials to stimulate in situ tissue repair through chemotactic effects for the development of growth factor and cell-free tissue engineering strategies. The article also identifies the challenges and opportunities in developing sterilization and preservation methods applicable for decellularized biomaterials and grafts and their translation into clinical products.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations217
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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