Innovative 3D bioprinting approaches for advancing brain science and medicine: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».