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Enregistrement W4380569357 · doi:10.1557/s43577-023-00551-2

Recent advances in personalized 3D bioprinted tissue models

2023· article· en· W4380569357 sur OpenAlexafffund
Jonathan Walters-Shumka, Stefano Sorrentino, Haakon B. Nygaard, Stephanie M. Willerth

Notice bibliographique

RevueMRS Bulletin · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard UniversityCanada Research Chairs
Mots-clés3D bioprintingRegenerative medicineInduced pluripotent stem cellBiocompatible materialPersonalized medicineDrug discoveryComputer scienceTissue engineeringNanotechnologyBiomedical engineeringComputational biologyBioinformaticsStem cellMedicineMaterials scienceBiologyCell biologyEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-dimensional (3D) bioprinting uses the defined layer-by-layer deposition of living cells incorporated into biocompatible materials that can be used to create 3D models of human tissues. Functional 3D in vitro models can better mimic the complex architecture of human tissues in vivo providing more accurate cell-to-cell and cell-to-matrix interactions, and a better supply of nutrients, oxygen, and drugs to cells than standard two-dimensional cultures. This article examines recent advances and employments of these personalized models in cardiac, cancer, skin, and neuronal tissue applications based on the use of 3D printing and patient-derived cells, including induced pluripotent stem cells. These models can be used to generate patient-specific organ prototypes, drug screening platforms in preclinical studies, and engraftable tissues suitable for clinical practice proving themselves as promising new avenues for disease modeling, drug discovery, and regenerative medicine.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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