Development of bioactive short fiber-reinforced printable hydrogels with tunable mechanical and osteogenic properties for bone repair
Notice bibliographique
Résumé
Personalized bone-regenerative materials have attracted substantial interest in recent years. Modern clinical settings demand the use of engineered materials incorporating patient-derived cells, cytokines, antibodies, and biomarkers to enhance the process of regeneration. In this work, we formulated short microfiber-reinforced hydrogels with platelet-rich fibrin (PRF) to engineer implantable multi-material core-shell bone grafts. By employing 3D bioprinting technology, we fabricated a core-shell bone graft from a hybrid composite hydroxyapatite-coated poly(lactic acid) (PLA) fiber-reinforced methacryolyl gelatin (GelMA)/alginate hydrogel. The overall concept involves 3D bioprinting of long bone mimic microstructures that resemble a core-shell cancellous-cortical structure, with a stiffer shell and a softer core with our engineered biomaterial. We observed a significantly enhanced stiffness in the hydrogel scaffold incorporated with hydroxyapatite (HA)-coated PLA microfibers compared to the pristine hydrogel construct. Furthermore, HA non-coated PLA microfibers were mixed with PRF and GelMA/alginate hydrogel to introduce a slow release of growth factors which can further enhance cell maturation and differentiation. These patient-specific bone grafts deliver cytokines and growth factors with distinct spatiotemporal release profiles to enhance tissue regeneration. The biocompatible and bio-responsive bone mimetic core-shell multi-material structures enhance osteogenesis and can be customized to have materials at a specific location, geometry, and material combination.
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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) | 0,001 | 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 ».