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 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 | 0,001 | 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 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 ».