Iterative sacrificial 3D printing and polymer casting to create complex vascular grafts and multi-compartment bioartificial organs
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Several emerging strategies to engineer artificial organs employ 3D printing to create vascular templates to provide nutrients and oxygen to immobilized cells. Significant challenges emerge when considering clinical implementation such as immune rejection of allogeneic cell sources, as well as achieving adequate perfusion and integration with endogenous vasculature. We propose a method by which cell-laden hydrogels are molded around ready-made polymeric vascular templates created via 3D printing to create human-scale artificial organs with internal vasculature. We applied this technique to create bioartificial pancreas systems with up to 9 internal flow channels via sacrificial carbohydrate glass 3D printing, porogen-loaded polycarbonate polyurethane dip-coating, followed by casting cell-laden hydrogels around the vascular templates. We optimized porogen size and concentration to maximise the porosity of our scaffolds without compromising mechanical properties, resulting in suture retention strength and compliance respectively matching commercial vascular grafts and native vessels. Bioreactor perfusion studies showed survival and maturation of stem cell derived pancreatic islets without significant differences to traditional suspension culture protocols. Insulin response dynamics were rapid in response to a glucose challenge at the perfusion inlet. Transplantation of the devices as iliac arteriovenous shunts in nondiabetic pigs confirmed safety and patency. These results show promise for the development of an implantable vascularized pancreas for the treatment of type 1 diabetes and demonstrate how bioartificial organs with engineered vascular geometries can be designed for translational applications.
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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 ».