Biomaterials in bone and mineralized tissue engineering using 3D printing and bioprinting technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This review focuses on recently developed printable biomaterials for bone and mineralized tissue engineering. 3D printing or bioprinting is an advanced technology to design and fabricate complex functional 3D scaffolds, mimicking native tissue for in vivo applications. We categorized the biomaterials into two main classes: 3D printing and bioprinting. Various biomaterials, including natural, synthetic biopolymers and their composites, have been studied. Biomaterial inks or bioinks used for bone and mineralized tissue regeneration include hydrogels loaded with minerals or bioceramics, cells, and growth factors. In 3D printing, the scaffold is created by acellular biomaterials (biomaterial inks), while in 3D bioprinting, cell-laden hydrogels (bioinks) are used. Two main classes of bioceramics, including bioactive and bioinert ceramics, are reviewed. Bioceramics incorporation provides osteoconductive properties and induces bone formation. Each biopolymer and mineral have its advantages and limitations. Each component of these composite biomaterials provides specific properties, and their combination can ameliorate the mechanical properties, bioactivity, or biological integration of the 3D printed scaffold. Present challenges and future approaches to address them are also discussed.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».