Photocuring 3D printing technology as an advanced tool for promoting angiogenesis in hypoxia-related diseases
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D) bioprinting has emerged as a promising strategy for fabricating complex tissue analogs with intricate architectures, such as vascular networks. Achieving this necessitates bioink formulations that possess highly printable properties and provide a cell-friendly microenvironment mimicking the native extracellular matrix. Rapid advancements in printing techniques continue to expand the capabilities of researchers, enabling them to overcome existing biological barriers. This review offers a comprehensive examination of ultraviolet-based 3D bioprinting, renowned for its exceptional precision compared to other techniques, and explores its applications in inducing angiogenesis across diverse tissue models related to hypoxia. The high-precision and rapid photocuring capabilities of 3D bioprinting are essential for accurately replicating the intricate complexity of vascular networks and extending the diffusion limits for nutrients and gases. Addressing the lack of vascular structure is crucial in hypoxia-related diseases, as it can significantly improve oxygen delivery and overall tissue health. Consequently, high-resolution 3D bioprinting facilitates the creation of vascular structures within three-dimensional engineered tissues, offering a potential solution for addressing hypoxia-related diseases. Emphasis is placed on fundamental components essential for successful 3D bioprinting, including cell types, bioink compositions, and growth factors highlighted in recent studies. The insights provided in this review underscore the promising prospects of leveraging 3D printing technologies for addressing hypoxia-related diseases through the stimulation of angiogenesis, complementing the therapeutic efficacy of cell therapy.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».