Editorial: Industrialization and commercialization in tissue engineering and regenerative medicine: 2022/2023
Notice bibliographique
Résumé
In brief, the first article entitled "Weakly acidic microenvironment of the wound bed boosting the efficacy of acidic fibroblast growth factor to promote skin regeneration." explores the effects of acidic fibroblast growth factor (aFGF) in a weakly acidic microenvironment for skin regeneration. It investigates the enhanced efficacy of aFGF under these conditions, which could have implications for improving skin regeneration techniques.The second article is titled "Antibacterial, injectable, and adhesive hydrogel promotes skin healing." It details the development of a novel hydrogel based on carboxymethyl chitosan (CMCS) and polyethylenimine (PEI), focusing on its physical properties, antibacterial abilities, and potential for wound healing applications. The study delves into the preparation, characterization, and in vitro/in vivo testing of the hydrogel, demonstrating its efficacy in promoting skin regeneration and its possible future use in medical applications.The third article, "Immune evaluation of granulocyte-macrophage colony stimulating factor loaded hierarchically 3D nanofiber scaffolds in a humanized mice model," focuses on the immune responses to biomaterials used in tissue regeneration. It examines the effectiveness of GM-CSF loaded 3D radially aligned nanofiber scaffolds in humanized mice models, revealing their potential in tissue regeneration by promoting cell migration and enhancing immune responses.The final article, titled "Market of tissue engineering in Canada from 2011 to 2020," presents a comprehensive market analysis of tissue engineering in Canada. It details the growth, trends, and potential of the tissue engineering industry, focusing on various segments like bioprinting, biomaterials, cells and biomaterials, and stem cells. The study emphasizes the significant growth of the industry in Canada, underscoring the contributions of various companies and their impact on healthcare, particularly in addressing infectious diseases and life-threatening disorders.The papers in this issue highlight key successes and learning points in TERM. For instance, the first paper demonstrates the critical role of pH in enhancing growth factors for skin regeneration, while the second features the creation of an innovative hydrogel system for wound healing. On the other hand, challenges faced in these studies, such as the complexities of immune responses to biomaterials discussed in the third paper, and the marketing barriers and segments outlined in the fourth, provide valuable lessons.These insights emphasize the importance of overcoming technical and commercialization challenges in TERM to achieve clinical and market success. The articles in this issue collectively underscore the rapid advancements in TERM. They emphasize the necessity of a multidisciplinary approach, blending scientific discovery with engineering innovation for effective clinical translation. This synergy is crucial in developing practical and impactful healthcare solutions. It underlines TERM's expansive potential, from laboratory research to commercialization, reinforcing its significance in modern medical science and industry.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,017 |
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 ».