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Enregistrement W4318540687 · doi:10.1088/1758-5090/acb73c

Closed-loop vasculature network design for bioprinting large, solid tissue scaffolds

2023· article· en· W4318540687 sur OpenAlexafffund
Hitendra Kumar, Kartikeya Dixit, Rohan Sharma, M. Ethan MacDonald, Niraj Sinha, Keekyoung Kim

Notice bibliographique

RevueBiofabrication · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIndian Institute of Technology KanpurScience and Engineering Research BoardCompute Canada
Mots-clésComputer scienceVascular networkBiomedical engineeringAnatomyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vascularization is an indispensable requirement for fabricating large solid tissues and organs. The natural vasculature derived from medical imaging modalities for large tissues and organs are highly complex and convoluted. However, the present bioprinting capabilities limit the fabrication of such complex natural vascular networks. Simplified bioprinted vascular networks, on the other hand, lack the capability to sustain large solid tissues. This work proposes a generalized and adaptable numerical model to design the vasculature by utilizing the tissue/organ anatomy. Starting with processing the patient's medical images, organ structure, tissue-specific cues, and key vasculature tethers are determined. An open-source abdomen magnetic resonance image dataset was used in this work. The extracted properties and cues are then used in a mathematical model for guiding the vascular network formation comprising arterial and venous networks. Next, the generated three-dimensional networks are used to simulate the nutrient transport and consumption within the organ over time and the regions deprived of the nutrients are identified. These regions provide cues to evolve and optimize the vasculature in an iterative manner to ensure the availability of the nutrient transport throughout the bioprinted scaffolds. The mass transport of six components of cell culture media-glucose, glycine, glutamine, riboflavin, human serum albumin, and oxygen was studied within the organ with designed vasculature. As the vascular structure underwent iterations, the organ regions deprived of these key components decreased significantly highlighting the increase in structural complexity and efficacy of the designed vasculature. The numerical method presented in this work offers a valuable tool for designing vascular scaffolds to guide the cell growth and maturation of the bioprinted tissues for faster regeneration post bioprinting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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