Regenerative Rehabilitation for Bone Tissue Damage

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article is devoted to the analysis of the current state of regenerative and rehabilitative treatments in orthopedics, the possibilities of restoring of bone lost due to injuries or diseases. An overview of the main methods and approaches to enable effective regenerative and rehabilitation measures is given. The study of the molecular genetic basis of mechanotransduction and mechanotherapy will allow the identification of genes and molecules, the expression levels of which can serve as biomarkers of the effectiveness of regenerative-rehabilitation measures. These mechanisms are potential therapeutic targets for stimulating of regeneration of bones. A special section is devoted to the study of the characteristics of cellular technologies in the treatment of injuries and diseases of these tissues. The focus of the article is on the choice of an individual approach, both when conducting basic scientific research and developing rehabilitation programs. All this will significantly improve patient outcomes.

About the authors

Alexander S. Golota

Saint Petersburg City Hospital No 40

Email: golotaa@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0002-5632-3963
SPIN-code: 7234-7870

Cand. Sci. (Med.), Associate Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Stanislav V. Makarenko

Saint Petersburg City Hospital No 40; Saint Petersburg State University

Email: st.makarenko@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1595-6668
SPIN-code: 8114-3984
Russian Federation, Saint Petersburg

Sergey G. Sсherbak

Saint Petersburg City Hospital No 40; Saint Petersburg State University

Author for correspondence.
Email: b40@zdrav.spb.ru
ORCID iD: 0000-0001-5047-2792
SPIN-code: 1537-9822

Doctor of Medical Sciences, Professor, Head of the Department of Postgraduate Education of the Faculty of Medicine, Chief Physician

Russian Federation, Saint Petersburg

Tatyana A. Kamilova

Saint Petersburg City Hospital No 40

Email: kamilovaspb@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6360-132X
SPIN-code: 2922-4404

Cand. Sci. (Biol.)

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Thompson WR, Scott A, Loghmani MT, et al. Understanding mechanobiology: physical therapists as a force in mechanotherapy and musculoskeletal regenerative rehabilitation. Phys Ther. 2016;96(4):560–569. doi: 10.2522/ptj.20150224
  2. Chandra P, Lee SJ. Synthetic extracellular microenvironment for modulating stem cell behaviors. Biomark Insights. 2015;10(Suppl 1):105–116. doi: 10.4137/BMI.S20057
  3. Dunn SL, Olmedo ML. Mechanotransduction: relevance to physical therapist practice-understanding our ability to affect genetic expression through mechanical forces. Phys Ther. 2016;96(5):712–721. doi: 10.2522/ptj.20150073
  4. Dias RG, Silva MS, Duarte NE, et al. PBMCs express a transcriptome signature predictor of oxygen uptake responsiveness to endurance exercise training in men. Physiol Genomics. 2015;47(2):13–23. doi: 10.1152/physiolgenomics.00072.2014
  5. Srinivasan PP, Parajuli A, Price C, et al. Inhibition of T-type voltage sensitive calcium channel reduces load-induced OA in mice and suppresses the catabolic effect of bone mechanical stress on chondrocytes. PloS One. 2015;10(5):e0127290. doi: 10.1371/journal.pone.0127290
  6. Metzger TA, Kreipke TC, Vaughan TJ, et al. The in situ mechanics of trabecular bone marrow: the potential for mechanobiological response. J Biomech Eng. 2015;137(1). doi: 10.1115/1.4028985
  7. Glatt V, Evans CH, Tetsworth K. A Concert between biology and biomechanics: the influence of the mechanical environment on bone healing. Front Physiol. 2017;7:678. doi: 10.3389/fphys.2016.00678
  8. Ruehle MA, Krishnan L, LaBelle SA, et al. Decorin-containing collagen hydrogels as dimensionally stable scaffolds to study the effects of compressive mechanical loading on angiogenesis. MRS Commun. 2017;7(3):466–471. doi: 10.1557/mrc.2017.54
  9. Klosterhoff BS, Ghee Ong K, Krishnan L, et al. Wireless implantable sensor for noninvasive, longitudinal quantification of axial strain across rodent long bone defects. J Biomech Eng. 2017;139(11):111004. doi: 10.1115/1.4037937
  10. Pobloth AM, Checa S, Razi H, et al. Mechanobiologically optimized 3D titanium-mesh scaffolds enhance bone regeneration in critical segmental defects in sheep. Sci Transl Med. 2018;10(423):eaam8828. doi: 10.1126/scitranslmed.aam8828
  11. Gottardi R, Stoddart MJ. Regenerative rehabilitation of the musculoskeletal system. J Am Acad Orthop Surg. 2018; 26(15):e321–e323. doi: 10.5435/JAAOS-D-18-00220
  12. Qin YX, Hu M. Mechanotransduction in musculoskeletal tissue regeneration: effects of fluid flow, loading, and cellularmolecular pathways. Biomed Res Int. 2014;2014: 86342. doi: 10.1155/2014/863421
  13. Wang C, Shen J, Yukata K, et al. Transient gamma-secretase inhibition accelerates and enhances fracture repair likely via Notch signaling modulation. Bone. 2015;73:77–89. doi: 10.1016/j.bone.2014.12.007
  14. Muguruma Y, Hozumi K, Warita H, et al. Maintenance of bone homeostasis by DLL1-mediated Notch signaling. J Cell Physiol. 2017;232(9):2569–2580. doi: 10.1002/jcp.25647
  15. Adams DJ, Rowe DW, Ackert-Bicknell CL. Genetics of aging bone. Mamm Genome. 2016;27(7–8):367–380. doi: 10.1007/s00335-016-9650-y
  16. Stolarczyk A, Sarzyńska S, Gondek A, Cudnoch-Jędrzejewska A. Influence of diabetes on tissue healing in orthopaedic injuries. Clin Exp Pharmacol Physiol. 2018;45(7): 619–627. doi: 10.1111/1440-1681.12939
  17. Nielson CM, Liu CT, Smith AV et al. Novel genetic variants associated with increased vertebral volumetric BMD, reduced vertebral fracture risk, and increased expression of SLC1A3 and EPHB2. J Bone Miner Res. 2016;31(12): 2085–2097. doi: 10.1002/jbmr.2913
  18. Hsu YH, Kiel DP. Clinical review: Genome-wide association studies of skeletal phenotypes: what we have learned and where we are headed. J Clin Endocrinol Metab. 2012;97(10):E1958–1977. doi: 10.1210/jc.2012-1890
  19. Glatt V, Evans CH, Stoddart MJ. Regenerative rehabilitation: The role of mechanotransduction in orthopaedic regenerative medicine. J Orthop Res. 2018;37(6):1263–1269. doi: 10.1002/jor.24205
  20. Glatt V, Tepic S, Evans C. Reverse dynamization: a novel approach to bone healing. J Am Acad Orthop Surg. 2016a; 24(7):e60–61. doi: 10.5435/JAAOS-D-16-00239
  21. Glatt V, Bartnikowski N, Quirk N, et al. Reverse dynamization: influence of fixator stiffness on the mode and efficiency of large-bone-defect healing at different doses of rhBMP-2. J Bone Joint Surg Am. 2016;98(8):677–687. doi: 10.2106/JBJS.15.01027
  22. Bartnikowski N, Claes LE, Koval L, et al. Modulation of fixation stiffness from flexible to stiff in a rat model of bone healing. Acta Orthop. 2017;88(2):217–222. doi: 10.1080/17453674.2016.1256940
  23. Hirschfeld HP, Kinsella R, Duque G. Osteosarcopenia: where bone, muscle, and fat collide. Osteoporos Int. 2017; 28(10):2781–2790. doi: 10.1007/s00198-017-4151-8
  24. Hassan EB, Duque G. Osteosarcopenia: a new geriatric syndrome. Aust Fam Physician. 2018;6(11):849–853.
  25. Kawao N, Kaji H. Interactions between muscle tissues and bone metabolism. J Cell Biochem. 2015;116(5):687–695. doi: 10.1002/jcb.25040
  26. Urano T, Inoue S. Recent genetic discoveries in osteoporosis, sarcopenia and obesity. Endocr J. 2015:62(6):475–484. doi: 10.1507/endocrj.EJ15-0154
  27. Maurel DB, Jahn K, Lara-Castillo N. Muscle-bone crosstalk: emerging opportunities for novel therapeutic approaches to treat musculoskeletal pathologies. Biomedicines. 2017;5(4):E62. doi: 10.3390/biomedicines5040062
  28. Yoshimura N, Muraki S, Oka H, et al. Is osteoporosis a predictor for future sarcopenia or vice versa? Four-year observations between the second and third ROAD study surveys. Osteoporos Int. 2017:28(1):189–199. doi: 10.1007/s00198-016-3823-0
  29. Pasco JA, Mohebbi M, Holloway KL, et al. Musculoskeletal decline and, mortality: prospective data from the Geelong Osteoporosis Study. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2017;8(3):482–489. doi: 10.1002/jcsm.12177
  30. Beaudart C, Biver E, Bruyere O, et al. Quality of life assessment in musculo-skeletal health. Aging Clin Exp Res. 2018;30(5):413–418. doi: 10.1007/s40520-017-0794-8
  31. Di Monaco M, Castiglioni C, Milano E, Massazza G. Is there a definition of low lean mass that captures the associated low bone mineral density? A cross-sectional study of 80 men with hip fracture. Aging Clin Exp Res. 2018;30(12):1429–1435. doi: 10.1007/s40520-018-1058-y
  32. Churilov I, Churilov L, MacIsaac RJ, Ekinci EI. Systematic review and meta-analysis of prevalence of sarcopenia in post-acute inpatient rehabilitation. Osteoporos Int. 2018;29(4):805–812. doi: 10.1007/s00198-018-4381-4
  33. Yoo JI, Ha YC, Kwon HB, et al. High prevalence of sarcopenia in korean patients after hip fracture: a case-control study. J Korean Med Sci. 2016;31(9):1479–1484. doi: 10.3346/jkms.2016.31.9.1479
  34. Di Monaco M, Castiglioni C, Di Monaco R, Tappero R. Association between low lean mass and low bone mineral density in 653 women with hip fracture: does the definition of low lean mass matter? Aging Clin Exp Res. 2017;29(6):1271–1276. doi: 10.1007/s40520-017-0724-9
  35. Studenski SA, Peters KW, Alley DE, et al. The FNIH sarcopenia project: rationale, study description, conference recommendations, and final estimates. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2014;69(5):547–558. doi: 10.1093/gerona/glu010
  36. Drey M, Sieber CC, Bertsch T, et al. FiAT intervention group. Osteosarcopenia is more than sarcopenia and osteopenia alone. Aging Clin Exp Res. 2016;28(5):895–899. doi: 10.1007/s40520-015-0494-1
  37. Wang YJ, Wang Y, Zhan JK, et al. Sarco-osteoporosis: prevalence and association with frailty in Chinese Community-dwelling older adults. Int J Endocrinol. 2015;2015: 482940. doi: org/10.1155/2015/482940.
  38. Chalhoub D, Cawthon PM, Ensrud KE, et al. Risk of nonspine fractures in older adults with sarcopenia, low bone mass, or both. J Am Geriatr Soc. 2015;63(9):1733–1740. doi: 10.1111/jgs.13605
  39. Di Monaco M, Castiglioni C, Di Carlo S. Lean mass and functional recovery in men with hip fracture: a short-term prospective pilot study. Am J Phys Med Rehabil. 2018;97(6): 401–406. doi: 10.1097/PHM.0000000000000875
  40. Yoo JI, Kim H, Ha YC, et al. Osteosarcopenia in patients with hip fracture is related with high mortality. J Korean Med Sci. 2018;33(4):e27. doi: 10.3346/jkms.2018.33.e27
  41. Steihaug OM, Gjesdal CG, Bogen B, et al. Does sarcopenia predict change in mobility after hip fracture? A multicenter observational study with one-year follow-up. BMC Geriatr. 2018;18(1):65. doi: 10.1186/s12877-018-0755-x
  42. Landi F, Calvani R, Ortolani E, et al. The association between sarcopenia and functional outcomes among older patients with hip fracture undergoing in-hospital rehabilitation. Osteoporos Int. 2017;28(5):1569–1576. doi: 10.1007/s00198-017-3929-z
  43. Martone AM, Marzetti E, Calvani R, et al. Exercise and protein intake: a synergistic approach against sarcopenia. Biomed Res Int. 2017;2017:2672435. doi: 10.1155/2017/2672435
  44. Lozano-Montoya I, Correa-Perez A, Abraha I, et al. Nonpharmacological interventions to treat physical frailty and sarcopenia in older patients: a systematic overview — the SENATOR Project ONTOP Series. Clin Interv Aging. 2017;12:721–740. doi: 10.2147/CIA.S132496
  45. Malafarina V, Uriz-Otano F, Malafarina C, et al. Effectiveness of nutritional supplementation on sarcopenia and recovery in hip fracture patients. A multi-centre randomized trial. Maturitas. 2017;101:42–50. doi: 10.1016/j.maturitas.2017.04.010
  46. De La Vega RE, De Padilla CL, Trujillo M, et al. Contribution of implanted, genetically modified muscle progenitor cells expressing BMP-2 to new bone formation in a rat osseous defect. Mol Ther. 2018;26(1):208–218. doi: 10.1016/j.ymthe.2017.10.001
  47. Komori T. Runx2, an inducer of osteoblast and chondrocyte differentiation. Histochem Cell Biol. 2018;149(4): 313–323. doi: 10.1007/s00418-018-1640-6
  48. Hu DP, Ferro F, Yang F, et al. Cartilage to bone transformation during fracture healing is coordinated by the invading vasculature and induction of the core pluripotency genes. Development. 2017;144(2):221–234. doi: 10.1242/dev.130807
  49. Lee CS, Bishop ES, Zhang R, et al. Adenovirus-mediated gene delivery: potential applications for gene and cell-based therapies in the new era of personalized medicine. Genes Dis. 2017;4(2):43–63. doi: 10.1016/j.gendis.2017.04.001

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2021 Golota A.S., Makarenko S.V., Sсherbak S.G., Kamilova T.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».