Biological evaluation of femtosecond-laser-textured Fe–Mn alloys for vascular applications
Notice bibliographique
Résumé
Biodegradable metals represent a valuable solution for the development of temporary vascular implants. These are expected to dissolve in the body over time, avoiding side effects typical of permanent implants, such as thrombosis, in-stent restenosis and chronic inflammation. Iron (Fe)-based alloys, such as iron–manganese (Mn) alloys, are of particular interest for cardiovascular applications due to their intrinsic properties. However, their degradation behavior and biological performance need to be improved. Femtosecond (fs)-laser-induced surface topography could affect both their degradation and cell–material interaction. In this work, fs-laser-induced patterning was performed on a Fe–Mn20 alloy to tune both the degradation behavior of the material and its interaction with the biological environment for cardiovascular applications. Processing parameters were varied to select an optimized surface morphology, characterized by linear grooves. Profilometric analysis, scanning electron microscopy and degradation rate analysis were performed on the treated samples. Thereafter, endothelial cell viability tests and hemocompatibility assessment were carried out on selected process conditions. The obtained fs-laser-induced linear patterns were demonstrated to decrease the degradation rate and to improve the biological response toward both endothelial cells and blood. These results demonstrate how fs-laser-induced patterning is a promising solution for the development of biodegradable metal-based vascular implants.
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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 ».