Improving the 3D Printability of Sugar Glass to Engineer Sacrificial Vascular Templates
Notice bibliographique
Résumé
A prominent obstacle in scaling up tissue engineering technologies for human applications is engineering an adequate supply of oxygen and nutrients throughout artificial tissues. Sugar glass has emerged as a promising 3D-printable, sacrificial material that can be used to embed perfusable networks within cell-laden matrices to improve mass transfer. To characterize and optimize a previously published sugar ink, we investigated the effects of sucrose, glucose, and dextran concentration on the glass transition temperature ( T g ), printability, and stability of 3D-printed sugar glass constructs. We identified a sucrose ink formulation with a significantly higher T g (40.0 ± 0.9°C) than the original formulation (sucrose-glucose blend, T g = 26.2 ± 0.4°C), which demonstrated a pronounced improvement in printability, resistance to bending, and final print stability, all without changing dissolution kinetics and decomposition temperature. This formulation allowed printing of 10-cm-long horizontal cantilever filaments, which can enable the printing of complex vascular segments along the x-, y-, and z-axes without the need for supporting structures. Vascular templates with a single inlet and outlet branching into nine channels were 3D printed using the improved formulation and subsequently used to generate perfusable alginate constructs. The printed lattice showed high fidelity with respect to the input geometry, although with some channel deformation after alginate casting and gelation—likely due to alginate swelling. Compared with avascular controls, no significant acute cytotoxicity was noted when casting pancreatic beta cell-laden alginate constructs around improved ink filaments, whereas a significant decrease in cell viability was observed with the original ink. The improved formulation lends more flexibility to sugar glass 3D printing by facilitating the fabrication of larger, more complex, and more stable sacrificial networks. Rigorous characterization and optimization methods for improving sacrificial inks may facilitate the fabrication of functional cellular constructs for tissue engineering, cellular biology, and other biomedical applications.
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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 ».