3D Printed Cartilage‐Like Tissue Constructs with Spatially Controlled Mechanical Properties
Notice bibliographique
Résumé
Developing biomimetic cartilaginous tissues that support locomotion while maintaining chondrogenic behavior is a major challenge in the tissue engineering field. Specifically, while locomotive forces demand tissues with strong mechanical properties, chondrogenesis requires a soft microenvironment. To address this challenge, 3D cartilage-like tissue is bioprinted using two biomaterials with different mechanical properties: a hard biomaterial to reflect the macromechanical properties of native cartilage, and a soft biomaterial to create a chondrogenic microenvironment. To this end, a hard biomaterial (MPa order compressive modulus) composed of an interpenetrating polymer network (IPN) of polyethylene glycol (PEG) and alginate hydrogel is developed as an extracellular matrix (ECM) with self-healing properties, but low diffusive capacity. Within this bath supplemented with thrombin, fibrinogen containing human mesenchymal stem cell (hMSC) spheroids is bioprinted forming fibrin, as the soft biomaterial (kPa order compressive modulus) to simulate cartilage's pericellular matrix and allow a fast diffusion of nutrients. The bioprinted hMSC spheroids improve viability and chondrogenic-like behavior without adversely affecting the macromechanical properties of the tissue. Therefore, the ability to print locally soft and cell stimulating microenvironments inside of a mechanically robust hydrogel is demonstrated, thereby uncoupling the micro- and macromechanical properties of the 3D printed tissues such as cartilage.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».