A Versatile Method to Create Perfusable, Capillary‐Scale Channels in Cell‐Laden Hydrogels Using Melt Electrowriting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A major obstacle toward creating human‐scale artificial tissue models is supplying encapsulated cells with oxygen and other nutrients throughout the construct. In particular, creating channels in hydrogels that match the resolution and density of the smallest blood capillaries (≤10 µm) remains highly challenging. Here, a novel method is demonstrated where polycaprolactone fibers printed using melt‐electrowriting are encapsulated in cell‐laden hydrogels and then physically removed to produce hollow, perfusable channels. This technique produces a range of channel diameters (10–41 µm) with circular cross‐sections and in hydrogels representing various crosslinking mechanisms. The channels can be formed as interconnected grids, hierarchically branched patterns, or stacked in layers with ≈200 µm channel spacing, thus matching average capillary density in the human body. Alternatively, selective removal of fibers from a melt electrowriting grid can generate perfusable channels within a reinforcing fiber network. This method can be performed in the presence of cells, with human fibroblasts exhibiting encapsulated in gelatin methacryloyl showing no detectable cytotoxic effects. This technique is a promising approach for creating perfusable channels with very small diameters within cell‐laden hydrogel matrices, with potential applications including in vitro tissue models and hydrogel microfluidics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».