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Enregistrement W3185595421 · doi:10.1039/d1bm00605c

Exploiting the role of nanoparticles for use in hydrogel-based bioprinting applications: concept, design, and recent advances

2021· review· en· W3185595421 sur OpenAlexafffund
Aishik Chakraborty, Avinava Roy, Shruthi Polla Ravi, Arghya Paul

Notice bibliographique

RevueBiomaterials Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésNanotechnologyNanoparticleComputer scienceSelf-healing hydrogelsMaterials scienceEngineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-dimensional (3D) bioprinting is an emerging tissue engineering approach that aims to develop cell or biomolecule-laden, complex polymeric scaffolds with high precision, using hydrogel-based "bioinks". Hydrogels are water-swollen, highly crosslinked polymer networks that are soft, quasi-solid, and can support and protect biological materials. However, traditional hydrogels have weak mechanical properties and cannot retain complex structures. They must be reinforced with physical and chemical manipulations to produce a mechanically resilient bioink. Over the past few years, we have witnessed an increased use of nanoparticles and biological moiety-functionalized nanoparticles to fabricate new bioinks. Nanoparticles of varied size, shape, and surface chemistries can provide a unique solution to this problem primarily because of three reasons: (a) nanoparticles can mechanically reinforce hydrogels through physical and chemical interactions. This can favorably influence the bioink's 3D printability and structural integrity by modulating its rheological, biomechanical, and biochemical properties, allowing greater flexibility to print a wide range of structures; (b) nanoparticles can introduce new bio-functionalities to the hydrogels, which is a key metric of a bioink's performance, influencing both cell-material and cell-cell interactions within the hydrogel; (c) nanoparticles can impart "smart" features to the bioink, making the tissue constructs responsive to external stimuli. Responsiveness of the hydrogel to magnetic field, electric field, pH changes, and near-infrared light can be made possible by the incorporation of nanoparticles. Additionally, bioink polymeric networks with nanoparticles can undergo advanced chemical crosslinking, allowing greater flexibility to print structures with varied biomechanical properties. Taken together, the unique properties of various nanoparticles can help bioprint intricate constructs, bringing the process one step closer to complex tissue structure and organ printing. In this review, we explore the design principles and multifunctional properties of various nanomaterials and nanocomposite hydrogels for potential, primarily extrusion-based bioprinting applications. We illustrate the significance of biocompatibility of the designed nanocomposite hydrogel-based bioink for clinical translation and discuss the different parameters that affect cell fate after cell-nanomaterial interaction. Finally, we critically assess the current challenges of nanoengineering bioinks and provide insight into the future directions of potential hydrogel bioinks in the rapidly evolving field of bioprinting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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