Clinical challenges and opportunities related to the biological responses experienced by indwelling and implantable bioelectronic medical devices
Notice bibliographique
Résumé
Implantable electrodes have been utilized for decades to stimulate, sense, or monitor a broad range of biological processes, with examples ranging from glucose monitoring devices to cochlear implants. While the underlying science related to the application of electrodes is a mature field, preclinical and clinical studies have demonstrated that there are still significant challenges in vivo associated with a lack of control over tissue-material interfacial interactions, especially over longer time frames. Herein we discuss the current challenges and opportunities for implantable electrodes and the associated bioelectronic interfaces across the clinical landscape with a focus on emerging technologies and the obstacles of biofouling, microbial colonization, and the foreign body response. Overcoming these challenges is predicted to open the door for a new generation of implantable medical devices and significant associated clinical impact. STATEMENT OF SIGNIFICANCE: Implantable electrodes have been utilised for decades to stimulate, sense, or monitor a broad range of biological processes, with examples ranging from glucose monitoring devices to cochlear implants. Next-generation bioelectronic implantable medical devices promise an explosion of new applications that have until this point in time been impossible to achieve. However, there are several persistent biological challenges hindering the realisation of these new applications. We present a clinical perspective on how these biological challenges have shaped the device market and clinical trial landscape. Specifically, we present statistical breakdowns of current device applications and discuss biofouling, the foreign body response, and microbial colonisation as the main factors that need to be addressed before a new generation of devices can be explored.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».