3D bioprinting of bicellular liver lobule-mimetic structures via microextrusion of cellulose nanocrystal-incorporated shear-thinning bioink
Notice bibliographique
Résumé
3D bioprinting of living cellular constructs with heterogeneity in cell types and extra cellular matrices (ECMs) matching those of biological tissues remains challenging. Here, we demonstrate that, through bioink material design, microextrusion-based (ME) bioprinting techniques have the potential to address this challenge. A new bioink employing alginate (1%), cellulose nanocrystal (CNC) (3%), and gelatin methacryloyl (GelMA) (5%) (namely 135ACG hybrid ink) was formulated for the direct printing of cell-laden and acellular architectures. The 135ACG ink displayed excellent shear-thinning behavior and solid-like properties, leading to high printability without cell damage. After crosslinking, the ACG gel can also provide a stiff ECM ideal for stromal cell growth. By controlling the degree of substitution and polymer concentration, a GelMA (4%) bioink was designed to encapsulate hepatoma cells (hepG2), as GelMA gel possesses the desired low mechanical stiffness matching that of human liver tissue. Four different versions of to-scale liver lobule-mimetic constructs were fabricated via ME bioprinting, with precise positioning of two different cell types (NIH/3T3 and hepG2) embedded in matching ECMs (135ACG and GelMA, respectively). The four versions allowed us to exam effects of mechanical cues and intercellular interactions on cell behaviors. Fibroblasts thrived in stiff 135ACG matrix and aligned at the 135ACG/GelMA boundary due to durotaxis, while hepG2 formed spheroids exclusively in the soft GelMA matrix. Elevated albumin production was observed in the bicellular 3D co-culture of hepG2 and NIH/3T3, both with and without direct intercellular contact, indicating that improved hepatic cell function can be attributed to soluble chemical factors. Overall, our results showed that complex constructs with multiple cell types and varying ECMs can be bioprinted and potentially useful for both fundamental biomedical research and translational tissue engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».