Trends in Injectable Biomaterials for Vocal Fold Regeneration and Long-Term Augmentation
Notice bibliographique
Résumé
Human vocal folds (VFs), a pair of small, soft tissues in the larynx, have a layered mucosal structure with unique mechanical strength to support high-level tissue deformation by phonation. Severe pathological changes to VF have causes including surgery, trauma, age-related atrophy, and radiation, and lead to partial or complete communication loss and difficulty in breathing and swallowing. VF glottal insufficiency requires injectable VF biomaterials such as hyaluronan, calcium hydroxyapatite, and autologous fat to augment VF functions. Although these biomaterials provide an effective short-term solution, significant variations in patient response and requirements of repeat reinjection remain notable challenges in clinical practice. Tissue engineering strategies have been actively explored in the search of an injectable biomaterial that possesses the capacity to match native tissue’s material properties while promoting permanent tissue regeneration. This review aims to assess the current status of biomaterial development in VF tissue engineering. The focus will be on examining state-of-the-art techniques including modification with bioactive molecules, cell encapsulation, composite materials, and in situ crosslinking with click chemistry. We will discuss potential opportunities that can further leverage these engineering techniques in the advancement of VF injectable biomaterials. Impact StatementInjectable vocal fold (VF) biomaterials augment tissue function through minimally invasive procedures, yet there remains a need for long-term VF reparation. This article reviews cutting-edge research in VF biomaterial development to propose safe and effective tissue engineering strategies for improving regenerative outcomes. Special focus is paid to methods to enhance bioactivity and achieve tissue-mimicking mechanical properties, longer in situ stability, and inherent biomaterial bioactivity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».