Microneedle system for tissue engineering and regenerative medicines: a smart and efficient therapeutic approach
Notice bibliographique
Résumé
The global demand for an enhanced quality of life and extended lifespan has driven significant advancements in tissue engineering and regenerative medicine. These fields utilize a range of interdisciplinary theories and techniques to repair structurally impaired or damaged tissues and organs, as well as restore their normal functions. Nevertheless, the clinical efficacy of medications, materials, and potent cells used at the laboratory level is always constrained by technological limitations. A novel platform known as adaptable microneedles has been developed to address the abovementioned issues. These microneedles offer a solution for the localized distribution of various cargos while minimizing invasiveness. Microneedles provide favorable patient compliance in clinical settings due to their effective administration and ability to provide a painless and convenient process. In this review article, we summarized the most recent development of microneedles, and we started by classifying various microneedle systems, advantages, and fundamental properties. Subsequently, it provides a comprehensive overview of different types of microneedles, the material used to fabricate microneedles, the fundamental properties of ideal microneedles, and their applications in tissue engineering and regenerative medicine, primarily focusing on preserving and restoring impaired tissues and organs. The limitations and perspectives have been discussed by concluding their future therapeutic applications in tissue engineering and regenerative medicines.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».