Advances in 3D Bioprinting for Neuroregeneration: A Literature Review of Methods, Bioinks, and Applications
Notice bibliographique
Résumé
Recent advancements in 3D-bioprinting technology have sparked a growing interest in its application for brain repair, encompassing tissue regeneration, drug delivery, and disease modeling. This literature review examines studies conducted over the past five years to assess the current state of research in this field. Common bioprinting methods and key parameters influencing their selection are explored, alongside an analysis of the diverse types of bioink utilized and their associated parameters. The extrusion-based 3D-bioprinting method emerged as the most widely studied and popular topic, followed by inkjet-based and laser-based bioprinting and stereolithography. Regarding bioinks, fibrin-based and collagen-based bioinks are predominantly utilized. Furthermore, this review elucidates how 3D bioprinting holds promise for neural tissue repair, regeneration, and drug screening, detailing the steps involved and various approaches employed. Neurovascular 3D printing and bioscaffold 3D printing stand out as the top two preferred methods for brain repair. The recent studies’ shortcomings and potential solutions to address them are also examined and discussed. Overall, by synthesizing recent findings, this review provides valuable insights into the potential of 3D bioprinting for advancing brain repairment strategies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».