Dispensing-based bioprinting of mechanically-functional hybrid scaffolds with vessel-like channels for tissue engineering applications – A brief review
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decades, significant progress has been achieved in the field of tissue engineering (TE) to restore/repair damaged tissues or organs and, in this regard, scaffolds made from biomaterials have played a critical role. Notably, recent advances in biomaterials and three-dimensional (3D) printing have enabled the manipulation of two or more biomaterials of distinct, yet complementary, mechanical and/or biological properties to form so-called hybrid scaffolds mimicking native tissues. Among various biomaterials, hydrogels synthesized to incorporate living cells and/or biological molecules have dominated due to their hydrated tissue-like environment. Moreover, dispensing-based bioprinting has evolved to the point that it can now be used to create hybrid scaffolds with complex structures. However, the complexities associated with multi-material bioprinting and synthesis of hydrogels used for hybrid scaffolds pose many challenges for their fabrication. This paper presents a brief review of dispensing-based bioprinting of hybrid scaffolds for TE applications. The focus is on the design and fabrication of hybrid scaffolds, including imaging techniques, potential biomaterials, physical architecture, mechanical properties, cell viability, and the importance of vessel-like channels. The key issues and challenges for dispensing-based bioprinting of hybrid scaffolds are also identified and discussed along with recommendations for future research directions. Addressing these issues will significantly enhance the design and fabrication of hybrid scaffolds to and pave the way for translating them into clinical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».