Thermoelectric Freeze-Casting of Biopolymer Blends: Fabrication and Characterization of Large-Size Scaffolds for Nerve Tissue Engineering Applications
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral nerve injuries (PNIs) are detrimental to the quality of life of affected individuals. Patients are often left with life-long ailments that affect them physically and psychologically. Autologous nerve transplant is still the gold standard treatment for PNIs despite limited donor site and partial recovery of nerve functions. Nerve guidance conduits are used as a nerve graft substitute and are efficient for the repair of small nerve gaps but require further improvement for repairs exceeding 30 mm. Freeze-casting is an interesting fabrication method for the conception of scaffolds meant for nerve tissue engineering since the microstructure obtained comprises highly aligned micro-channels. The present work focuses on the fabrication and characterization of large scaffolds (35 mm length, 5 mm diameter) made of collagen/chitosan blends by freeze-casting via thermoelectric effect instead of traditional freezing solvents. As a freeze-casting microstructure reference, scaffolds made from pure collagen were used for comparison. Scaffolds were covalently crosslinked for better performance under load and laminins were further added to enhance cell interactions. Microstructural features of lamellar pores display an average aspect ratio of 0.67 ± 0.2 for all compositions. Longitudinally aligned micro-channels are reported as well as enhanced mechanical properties in traction under physiological-like conditions (37 °C, pH = 7.4) resulting from crosslinking treatment. Cell viability assays using a rat Schwann cell line derived from sciatic nerve (S16) indicate that scaffold cytocompatibility is similar between scaffolds made from collagen only and scaffolds made from collagen/chitosan blend with high collagen content. These results confirm that freeze-casting via thermoelectric effect is a reliable manufacturing strategy for the fabrication of biopolymer scaffolds for future peripheral nerve repair 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) | 0,000 | 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 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 ».