A Review of Recent Advances in 3D Bioprinting With an Eye on Future Regenerative Therapies in Veterinary Medicine
Notice bibliographique
Résumé
3D bioprinting is a rapidly evolving industry that has been utilized for a variety of biomedical applications. It differs from traditional 3D printing in that it utilizes bioinks comprised of cells and other biomaterials to allow for the generation of complex functional tissues. Bioprinting involves computational modeling, bioink preparation, bioink deposition, and subsequent maturation of printed products; it is an intricate process where bioink composition, bioprinting approach, and bioprinter type must be considered during construct development. This technology has already found success in human studies, where a variety of functional tissues have been generated for both in vitro and in vivo applications. Although the main driving force behind innovation in 3D bioprinting has been utility in human medicine, recent efforts investigating its veterinary application have begun to emerge. To date, 3D bioprinting has been utilized to create bone, cardiovascular, cartilage, corneal and neural constructs in animal species. Furthermore, the use of animal-derived cells and various animal models in human research have provided additional information regarding its capacity for veterinary translation. While these studies have produced some promising results, technological limitations as well as ethical and regulatory challenges have impeded clinical acceptance. This article reviews the current understanding of 3D bioprinting technology and its recent advancements with a focus on recent successes and future translation in veterinary medicine.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».