Bioengineered Kidney Regeneration and Transplantation: Progress, Challenges, and Translational Prospects
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Notice bibliographique
Résumé
A major limitation of the treatment for ESRD has been, and continues to be, the shortfall in available donor organs; this situation has fostered greater interest in the areas of regenerative medicine and bioengineered organ substitutes. Among all solid organs, the kidney represents one of the most complex targets for tissue engineering due to its highly specialized microarchitecture, dense vascularization, and integrated filtration and excretory functions. Recent advances in decellularization–recellularization technologies have demonstrated the feasibility of generating bioengineered kidneys capable of limited physiological function in preclinical models. This narrative review critically examines progress in kidney bioengineering, with particular emphasis on scaffold-based regeneration strategies, cellular repopulation approaches, bioreactor conditioning, and experimental transplantation outcomes. Animal studies have shown that acellular renal scaffolds prepared from native organs can maintain extracellular matrix cues that support cell adhesion, differentiation, and vascular reconstruction. Recellularization with endothelial and renal epithelial cells has allowed for partial restoration of filtration and urine production following orthotopic transplantation in rodent models. Although functional output remains substantially lower than that of native kidneys, even modest renal activity may have meaningful clinical implications for patients dependent on dialysis. This review synthesizes current experimental findings, discusses methodological limitations, and evaluates translational challenges, including immune compatibility, long-term graft viability, and scalability for human application. By integrating biological, engineering, and clinical perspectives, the paper highlights bioengineered kidneys as a promising yet evolving strategy that may one day complement or transform conventional renal replacement therapies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle