In vitro maturation and in vivo stability of bioprinted human nasal cartilage
Notice bibliographique
Résumé
The removal of skin cancer lesions on the nose often results in the loss of nasal cartilage. The cartilage loss is either surgically replaced with autologous cartilage or synthetic grafts. However, these replacement options come with donor-site morbidity and resorption issues. 3-dimensional (3D) bioprinting technology offers the opportunity to engineer anatomical-shaped autologous nasal cartilage grafts. The 3D bioprinted cartilage grafts need to embody a mechanically competent extracellular matrix (ECM) to allow for surgical suturing and resistance to contraction during scar tissue formation. We investigated the effect of culture period on ECM formation and mechanical properties of 3D bioprinted constructs of human nasal chondrocytes (hNC)-laden type I collagen hydrogel in vitro and in vivo. Tissue-engineered nasal cartilage constructs developed from hNC culture in clinically approved collagen type I and type III semi-permeable membrane scaffold served as control. The resulting 3D bioprinted engineered nasal cartilage constructs were comparable or better than the controls both in vitro and in vivo. This study demonstrates that 3D bioprinted constructs of engineered nasal cartilage are feasible options in nasal cartilage reconstructive surgeries.
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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 ».