3D Bioprinted Cardiac Tissues and Devices for Tissue Maturation
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases are the leading cause of mortality worldwide. Given the limited endogenous regenerative capabilities of cardiac tissue, patient-specific anatomy, challenges in treatment options, and shortage of donor tissues for transplantation, there is an urgent need for novel approaches in cardiac tissue repair. 3D bioprinting is a technology based on additive manufacturing which allows for the design of precisely controlled and spatially organized structures, which could possibly lead to solutions in cardiac tissue repair. In this review, we describe the basic morphological and physiological specifics of the heart and cardiac tissues and introduce the readers to the fundamental principles underlying 3D printing technology and some of the materials/approaches which have been used to date for cardiac repair. By summarizing recent progress in 3D printing of cardiac tissue and valves with respect to the key features of cardiovascular tissue (such as contractility, conductivity, and vascularization), we highlight how 3D printing can facilitate surgical planning and provide custom-fit implants and properties that match those from the native heart. Finally, we also discuss the suitability of this technology in the design and fabrication of custom-made devices intended for the maturation of the cardiac tissue, a process that has been shown to increase the viability of implants. Altogether this review shows that 3D printing and bioprinting are versatile and highly modulative technologies with wide applications in cardiac regeneration and beyond.
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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) | 0,001 | 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 | 0,003 |
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 ».