3D bioprinting for organ and organoid models and disease modeling
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: 3D printing, a versatile additive manufacturing technique, has diverse applications ranging from transportation, rapid prototyping, clean energy, and medical devices. AREAS COVERED: The authors focus on how 3D printing technology can enhance the drug discovery process through automating tissue production that enables high-throughput screening of potential drug candidates. They also discuss how the 3D bioprinting process works and what considerations to address when using this technology to generate cell laden constructs for drug screening as well as the outputs from such assays necessary for determining the efficacy of potential drug candidates. They focus on how bioprinting how has been used to generate cardiac, neural, and testis tissue models, focusing on bio-printed 3D organoids. EXPERT OPINION: The next generation of 3D bioprinted organ model holds great promises for the field of medicine. In terms of drug discovery, the incorporation of smart cell culture systems and biosensors into 3D bioprinted models could provide highly detailed and functional organ models for drug screening. By addressing current challenges of vascularization, electrophysiological control, and scalability, researchers can obtain more reliable and accurate data for drug development, reducing the risk of drug failures during clinical trials.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».