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Enregistrement W4411190650 · doi:10.1111/iej.14261

Cellular dynamics and signalling mechanisms in dentine repair: A narrative review

2025· review· en· W4411190650 sur OpenAlexaff
Vidhyashree Rajasekar, Mohamed Mahmoud Abdalla, Prasanna Neelakantan, Cynthia Kar Yung Yiu

Notice bibliographique

RevueInternational Endodontic Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamics (music)Narrative reviewNarrativeSignallingDentistryMedicineCell biologyBiologyPsychologyIntensive care medicineArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bioactive molecules have gained significant attention in regenerative medicine due to their ability to boost the reparative properties of stem cells, including those in the dental pulp. This narrative review aims to deepen our understanding of the dynamics of bioactive molecules in the dental pulp and their role in enhancing hard tissue reparative processes. OBJECTIVES: (i) To discuss the role of different cells and the critical pathways involved in dentine formation through direct (reparative) or indirect (infection control and immunomodulatory) mechanisms. (ii) To highlight how innovative therapeutic strategies could be employed to target key molecules for successful dentine repair and regeneration. METHODS: The review encompassed all years up to the search period. Databases such as PubMed, Scopus and Medline were utilized to gather relevant studies. The search strategy involved specific signalling molecules such as Transforming growth factor-β1 (TGF-β), Bone Morphogenetic Proteins (BMP), Small Integrin Binding Ligand N-linked Glycoproteins (SIBLING) and growth factors. Cell types including odontoblasts, fibroblasts, immune cells and dental pulp stem cells (DPSCs) were of interest. Additionally, signalling pathways like Wnt, Notch, Shh, amongst others, were investigated for their roles in repair mechanisms. Key terms were combined using Boolean operators [Cell type] AND [signalling molecules] AND/OR [dentine], [Cell type] AND/OR [signalling pathways] AND/OR [dentine] to include studies addressing the interaction of these components in enhancing repair processes. DISCUSSION: Key molecules such as TGF-β1, BMP and SIBLING proteins effectively enhance the dentine reparative response, whilst other molecules such as complement proteins and antimicrobial peptides primarily activate immune cells and facilitate pathogen clearance to promote the regenerative capabilities of DPSCs. This well-orchestrated interaction emphasizes the need to investigate the effects of these molecules on all cells within the dental pulp. Morphogenic signalling molecules such as BMP-2, -4 and -7, and Wnt show temporal, yet significant regenerative properties, whilst Shh and Notch present inconsistent effects on dentine regeneration, and a consensus on their roles and properties in dentine repair has yet to be reached. CONCLUSIONS: This review highlights the critical role of bioactive molecules in dentine repair to guide the development of next-generation bioinspired therapeutics for vital pulp therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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