Human-engineered auricular reconstruction (hEAR) by 3D-printed molding with human-derived auricular and costal chondrocytes and adipose-derived mesenchymal stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microtia is a small, malformed external ear, which occurs at an incidence of 1–10 per 10 000 births. Autologous reconstruction using costal cartilage is the most widely accepted surgical microtia repair technique. Yet, the method involves donor-site pain and discomfort and relies on the artistic skill of the surgeon to create an aesthetic ear. This study employed novel tissue engineering techniques to overcome these limitations by developing a clinical-grade, 3D-printed biodegradable auricle scaffold that formed stable, custom-made neocartilage implants. The unique scaffold design combined strategically reinforced areas to maintain the complex topography of the outer ear and micropores to allow cell adhesion for the effective production of stable cartilage. The auricle construct was computed tomography (CT) scan-based composed of a 3D-printed clinical-grade polycaprolactone scaffold loaded with patient‐derived chondrocytes produced from either auricular cartilage or costal cartilage biopsies combined with adipose-derived mesenchymal stem cells. Cartilage formation was measured within the construct in vitro , and cartilage maturation and stabilization were observed 12 weeks after its subcutaneous implantation into a murine model. The proposed technology is simple and effective and is expected to improve aesthetic outcomes and reduce patient discomfort.
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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) | 0,001 | 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 ».