Physical and Mechanical Characterization of Fibrin-Based Bioprinted Constructs Containing Drug-Releasing Microspheres for Neural Tissue Engineering Applications
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional bioprinting can fabricate precisely controlled 3D tissue constructs. This process uses bioinks—specially tailored materials that support the survival of incorporated cells—to produce tissue constructs. The properties of bioinks, such as stiffness and porosity, should mimic those found in desired tissues to support specialized cell types. Previous studies by our group validated soft substrates for neuronal cultures using neural cells derived from human-induced pluripotent stem cells (hiPSCs). It is important to confirm that these bioprinted tissues possess mechanical properties similar to native neural tissues. Here, we assessed the physical and mechanical properties of bioprinted constructs generated from our novel microsphere containing bioink. We measured the elastic moduli of bioprinted constructs with and without microspheres using a modified Hertz model. The storage and loss modulus, viscosity, and shear rates were also measured. Physical properties such as microstructure, porosity, swelling, and biodegradability were also analyzed. Our results showed that the elastic modulus of constructs with microspheres was 1032 ± 59.7 Pascal (Pa), and without microspheres was 728 ± 47.6 Pa. Mechanical strength and printability were significantly enhanced with the addition of microspheres. Thus, incorporating microspheres provides mechanical reinforcement, which indicates their suitability for future applications in neural tissue engineering.
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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) | 0,000 | 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 ».