Harnessing Advances in Bone Tissue Engineering for Design of Bone‐on‐Chip Systems
Notice bibliographique
Résumé
Organ-on-Chip systems demonstrate significant potential as next-generation models to study human (patho)physiology and to assess new therapies. Whereas on-chip models of soft tissues and organs have progressed substantially over the past decade, the development of bone-on-chip (BoC) systems remains comparatively slower. This slower progress stems from the structural and functional complexity of bone tissue, which hampers efforts to recapitulate bone (patho)physiology on-chip. Advances in bone tissue engineering (BTE) now provide opportunities regarding i) innovative biomaterials design strategies and ii) advanced bioengineering tools, enabling a closer replication of the architectural and functional complexity of native bone. However, these technological advances have primarily resulted in improved regenerative therapies, while also offering opportunities for innovative BoC designs. This perspective article identifies key requirements for BoCs, explores existing models and their respective advantages and limitations. Subsequently, opportunities derived from BTE are highlighted to accelerate the development of BoCs which more accurately capture crucial features of in vivo bone (patho)physiology. Finally, key considerations for BoC design are discussed, and an outlook for further developments in this emerging field is provided.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».