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Enregistrement W4402442796 · doi:10.1088/2057-1976/ad795c

Innovative 3D bioprinting approaches for advancing brain science and medicine: a literature review

2024· review· en· W4402442796 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiomedical Physics & Engineering Express · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés3D bioprintingRegenerative medicineNeuroscienceComputer scienceField (mathematics)Brain researchNanotechnologyEngineeringEngineering ethicsTissue engineeringBiomedical engineeringBiologyMaterials scienceStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid advancements in 3D printing technology have revolutionized the field of tissue engineering, particularly in the development of neural tissues for the treatment of nervous system diseases. Brain neural tissue, composed of neurons and glial cells, plays a crucial role in the functioning of the brain, spinal cord, and peripheral nervous system by transmitting nerve impulses and processing information. By leveraging 3D bioprinting and bioinks, researchers can create intricate neural scaffolds that facilitate the proliferation and differentiation of nerve cells, thereby promoting the repair and regeneration of damaged neural tissues. This technology allows for the precise spatial arrangement of various cell types and scaffold materials, enabling the construction of complex neural tissue models that closely mimic the natural architecture of the brain. Human-induced pluripotent stem cells (hiPSCs) have emerged as a groundbreaking tool in neuroscience research and the potential treatment of neurological diseases. These cells can differentiate into diverse cell types within the nervous system, including neurons, astrocytes, microglia, oligodendrocytes, and Schwann cells, providing a versatile platform for studying neural networks, neurodevelopment, and neurodegenerative disorders. The use of hiPSCs also opens new avenues for personalized medicine, allowing researchers to model diseases and develop targeted therapies based on individual patient profiles. Despite the promise of direct hiPSC injections for therapeutic purposes, challenges such as poor localization and limited integration have led to the exploration of biomaterial scaffolds as supportive platforms for cell delivery and tissue regeneration. This paper reviews the integration of 3D bioprinting technologies and bioink materials in neuroscience applications, offering a unique platform to create complex brain and tissue architectures that mimic the mechanical, architectural, and biochemical properties of native tissues. These advancements provide robust tools for modelling, repair, and drug screening applications. The review highlights current research, identifies research gaps, and offers recommendations for future studies on 3D bioprinting in neuroscience. The investigation demonstrates the significant potential of 3D bioprinting to fabricate brain-like tissue constructs, which holds great promise for regenerative medicine and drug testing models. This approach offers new avenues for studying brain diseases and potential treatments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle