Integrating Melt Electrowriting and Fused Deposition Modeling to Fabricate Hybrid Scaffolds Supportive of Accelerated Bone Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Emerging additive manufacturing (AM) strategies can enable the engineering of hierarchal scaffold structures for guiding tissue regeneration. Here, the advantages of two AM approaches, melt electrowriting (MEW) and fused deposition modelling (FDM), are leveraged and integrated to fabricate hybrid scaffolds for large bone defect healing. MEW is used to fabricate a microfibrous core to guide bone healing, while FDM is used to fabricate a stiff outer shell for mechanical support, with constructs being coated with pro-osteogenic calcium phosphate (CaP) nano-needles. Compared to MEW scaffolds alone, hybrid scaffolds prevent soft tissue collapse into the defect region and support increased vascularization and higher levels of new bone formation 12 weeks post-implantation. In an additional group, hybrid scaffolds are also functionalized with BMP2 via binding to the CaP coating, which further accelerates healing and facilitates the complete bridging of defects after 12 weeks. Histological analyses demonstrate that such scaffolds support the formation of well-defined annular bone, with an open medullary cavity, smooth periosteal surface, and no evidence of abnormal ectopic bone formation. These results demonstrate the potential of integrating different AM approaches for the development of regenerative biomaterials, and in particular, demonstrate the enhanced bone healing outcomes possible with hybrid MEW-FDM constructs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».