Handheld skin printer: <i>in situ</i> formation of planar biomaterials and tissues
Notice bibliographique
Résumé
We present a handheld skin printer that enables the in situ formation of biomaterial and skin tissue sheets of different homogeneous and architected compositions. When manually positioned above a target surface, the compact instrument (weight <0.8 kg) conformally deposits a biomaterial or tissue sheet from a microfluidic cartridge. Consistent sheet formation is achieved by coordinating the flow rates at which bioink and cross-linker solution are delivered, with the speed at which a pair of rollers actively translate the cartridge along the surface. We demonstrate compatibility with dermal and epidermal cells embedded in ionically cross-linkable biomaterials (e.g., alginate), and enzymatically cross-linkable proteins (e.g., fibrin), as well as their mixtures with collagen type I and hyaluronic acid. Upon rapid crosslinking, biomaterial and skin cell-laden sheets of consistent thickness, width and composition were obtained. Sheets deposited onto horizontal, agarose-coated surfaces were used for physical and in vitro characterization. Proof-of-principle demonstrations for the in situ formation of biomaterial sheets in murine and porcine excisional wound models illustrate the capacity of depositing onto inclined and compliant wound surfaces that are subject to respiratory motion. We expect the presented work will enable the in situ delivery of a wide range of different cells, biomaterials, and tissue adhesives, as well as the in situ fabrication of spatially organized biomaterials, tissues, and biohybrid structures.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».