Meso-scale multi-material fabrication of a Synthetic ECM Mimic for In vivo-like Peripheral Nerve Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A growing focus and continuing challenge for biological sciences is creating representative in vitro environments to study and influence cell behavior. Here, we describe the synthetic recreation of the highly ordered extracellular matrix (ECM) of the peripheral nervous system (PNS) in terms of structure and scale, providing a versatile 3D culturing platform that achieves some of the highest in vitro neurite growth rates so far reported. By combining electrospinning technology with a unique multi-material processing sequence that harnesses intrinsic material properties, a hydrogel construct is realized that incorporates oriented 6 μm-diameter microchannels decorated with topographical nanofibers. We show that this mimics the native PNS ECM architecture and promotes extensive growth from primary neurons; through controlled variation in design, we show that the open lumens of the microchannels directing rapid axon invasion of the hydrogel while the nanofibers provide essential cues for cell adhesion and topographical guidance. Furthermore, these microstructural and nanofibrillar elements enabled a typically bioinert hydrogel (PEGDA) to achieve similar neurite extension when compared to a biocompatible collagen hydrogel, with PEGDA-based devices approaching neurite growth rates similar to what is observed in vivo . Through the accessible fabrication approach developed here, multi-material scaffolds were designed with cell-relevant architectures ranging from meso-to nanoscale and shown to support nerve growth to mimic PNS regeneration, with potential for regenerative medicine and neural engineering 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».