Tissue engineering of skeletal muscle, tendons and nerves: A review of manufacturing strategies to meet structural and functional requirements
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing technologies have become at the forefront in tissue engineering, enabling the fabrication of complex tissues with intricate geometries that were not feasible using conventional manufacturing techniques. Due to the rapid progress in this field, it has become difficult not only to choose the most appropriate method, but also the optimal material, biological model (i.e., cells and bioactive compounds), and processing technique to fulfill the macro- and microstructural architecture and functions of biological tissues. The aim of this review is to describe recent advances in tissue engineering fabrication methods, from established electrospinning to emerging additive manufacturing technologies, with particular emphasis on tissues that exhibit hierarchically organized anisotropic architecture (skeletal muscle, tendons, and peripheral nerves). One of the current challenges is that the designs are usually dictated by the constraints imposed by the methods, rather than by criteria based on mechanical and biological requirements. Therefore, the review focuses on describing how the anatomical structure and function of muscles, tendons, and nerves should serve as the basis for an efficient three-dimensional design that considers both micro and macro aspects of the tissue. In addition, the individual factors that influence the fabrication strategy are discussed and related to the mechanical and biological properties of the three tissue types. The review highlights the advantages and limitations of each fabrication strategy and provides an overview of critical aspects relevant to future research strategies in this area.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».