Recent advances in 3D bioprinting of musculoskeletal tissues
Notice bibliographique
Résumé
The musculoskeletal system is essential for maintaining posture, protecting organs, facilitating locomotion, and regulating various cellular and metabolic functions. Injury to this system due to trauma or wear is common, and severe damage may require surgery to restore function and prevent further harm. Autografts are the current gold standard for the replacement of lost or damaged tissues. However, these grafts are constrained by limited supply and donor site morbidity. Allografts, xenografts, and alloplastic materials represent viable alternatives, but each of these methods also has its own problems and limitations. Technological advances in three-dimensional (3D) printing and its biomedical adaptation, 3D bioprinting, have the potential to provide viable, autologous tissue-like constructs that can be used to repair musculoskeletal defects. Though bioprinting is currently unable to develop mature, implantable tissues, it can pattern cells in 3D constructs with features facilitating maturation and vascularization. Further advances in the field may enable the manufacture of constructs that can mimic native tissues in complexity, spatial heterogeneity, and ultimately, clinical utility. This review studies the use of 3D bioprinting for engineering bone, cartilage, muscle, tendon, ligament, and their interface tissues. Additionally, the current limitations and challenges in the field are discussed and the prospects for future progress are highlighted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».