3D Bioprinted Scaffolds for Bone Tissue Engineering: State-Of-The-Art and Emerging Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Treating large bone defects, known as critical-sized defects (CSDs), is challenging because they are not spontaneously healed by the patient’s body. Due to the limitations associated with conventional bone grafts, bone tissue engineering (BTE), based on three-dimensional (3D) bioprinted scaffolds, has emerged as a promising approach for bone reconstitution and treatment. Bioprinting technology allows for incorporation of living cells and/or growth factors into scaffolds aiming to mimic the structure and properties of the native bone. To date, a wide range of biomaterials (either natural or synthetic polymers), as well as various cells and growth factors, have been explored for use in scaffold bioprinting. However, a key challenge that remains is the fabrication of scaffolds that meet structure, mechanical, and osteoconductive requirements of native bone and support vascularization. In this review, we briefly present the latest developments and discoveries of CSD treatment by means of bioprinted scaffolds, with a focus on the biomaterials, cells, and growth factors for formulating bioinks and their bioprinting techniques. Promising state-of-the-art pathways or strategies recently developed for bioprinting bone scaffolds are highlighted, including the incorporation of bioactive ceramics to create composite scaffolds, the use of advanced bioprinting technologies (e.g., core/shell bioprinting) to form hybrid scaffolds or systems, as well as the rigorous design of scaffolds by taking into account of the influence of such parameters as scaffold pore geometry and porosity. We also review in-vitro assays and in-vivo models to track bone regeneration, followed by a discussion of current limitations associated with 3D bioprinting technologies for BTE. We conclude this review with emerging approaches in this field, including the development of gradient scaffolds, four-dimensional (4D) printing technology via smart materials, organoids, and cell aggregates/spheroids along with future avenues for related BTE.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».