Is it possible to 3D bioprint load-bearing bone implants? A critical review
Notice bibliographique
Résumé
Rehabilitative capabilities of any tissue engineered scaffold rely primarily on the triad of (i) biomechanical properties such as mechanical properties and architecture, (ii) chemical behavior such as regulation of cytokine expression, and (iii) cellular response modulation (including their recruitment and differentiation). The closer the implant can mimic the native tissue, the better it can rehabilitate the damage therein. Among the available fabrication techniques, only 3D bioprinting (3DBP) can satisfactorily replicate the inherent heterogeneity of the host tissue. However, 3DBP scaffolds typically suffer from poor mechanical properties, thereby, driving the increased research interest in development of load-bearing 3DBP orthopedic scaffolds in recent years. Typically, these scaffolds involve multi-material 3D printing, comprising of at-least one bioink and a load-bearing ink; such that mechanical and biological requirements of the biomaterials are decoupled. Ensuring high cellular survivability and good mechanical properties are of key concerns in all these studies. 3DBP of such scaffolds is in early developmental stages, and research data from only a handful of preliminary animal studies are available, owing to limitations in print-capabilities and restrictive materials library. This article presents a topically focused review of the state-of-the-art, while highlighting aspects like available 3DBP techniques; biomaterials' printability; mechanical and degradation behavior; and their overall bone-tissue rehabilitative efficacy. This collection amalgamates and critically analyses the research aimed at 3DBP of load-bearing scaffolds for fulfilling demands of personalized-medicine. We highlight the recent-advances in 3DBP techniques employing thermoplastics and phosphate-cements for load-bearing applications. Finally, we provide an outlook for possible future perspectives of 3DBP for load-bearing orthopedic applications. Overall, the article creates ample foundation for future research, as it gathers the latest and ongoing research that scientists could utilize.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».