A Novel GelMA-OrnMA Electrically Conductive Bioink for Developing Engineered Neural Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrical conductivity is a crucial requirement of matrices for developing engineered neural tissues. A conductive matrix not only supports cell growth but also provides potential to stimulate the cells. However, electrically conductive matrices often require inclusion of synthetic polymers, nanomaterials and large number of ionic species. While enhancing electrical conductivity, often properties like transparency, mechanical stiffness and biocompatibility are compromised which can render the resulting matrices partially suitable for neural tissue engineering. Further, the byproducts of matrix degradation can have unforeseen influences. Therefore, electrically active matrices are required which provide a suitable combination of electrical conductivity, mechanical properties and biocompatibility. In this work, a novel biomaterial is described which results in optically transparent, electrically conductive and highly biocompatible matrices along with ability to match the native neural tissue stiffness. Using gelatin methacryloyl (GelMA) as base hydrogel, we covalently incorporated zwitterionic functional groups to obtain a composite matrix. The zwitterion moieties were derived from Ornithine by synthesizing ornithine methacryloyl (OrnMA) and blending with GelMA inks. Through systematic characterization we demonstrated the suitability of GelMA-OrnMA hydrogels in providing mechanical stiffness matching the native neural tissues, supporting proliferation of human astrocytes in 3D culture and electrical conductivity in the range required for electrically active cell types like astrocytes. Owing to their electrical conductivity, these matrices also influenced the growth of astrocytes which manifested as significant changes in their organization and morphology. These findings suggest that GelMA-OrnMA has immense potential as a bioink for developing engineered neural tissues.
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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 ».