Low-cost fabrication of digital light processing 3D printed conical microneedles for biomedical applications
Notice bibliographique
Résumé
• Ultra-low cost DLP printers can be used to create functional microneedle molds. • Parametric input studies can be used to optimise microneedle geometry. • DLP printing layer height changes microneedle surface roughness and drug-coating capacity. • DLP printed microneedles can successfully penetrate skin for drug delivery applications. The 3D printing of microneedles has become an emerging area of research focus due to its ability to rapidly create microneedle arrays with parametrically variable geometry and composition. Through direct fabrication or via replica molding, 3D printed microneedles can facilitate iterative array assessment and act as a screening tool to quickly establish optimal parameters for tissue insertion and capacity for biomarker monitoring or drug release. However, the widespread adoption of 3D printing by microneedle array researcher group faces multiple barriers: (1) Investment in 3D printing systems that are traditionally associated with high-resolution pose a significant financial cost, (2) Current high-resolution printing methods are often slow and not conducive to rapid manufacturing, (3) Material selection can be limited in some ‘proprietary’ 3D printing systems (e.g. CLIP, SLA, or 2PP), (4) Given the multidisciplinary nature of the microneedle-field, researchers may not have the expertise to optimize printing parameters for a given material or printer. This work explores how ultra-low-cost digital light processing (DLP) printers can rapidly produce functional microneedle arrays for a variety of purposes, whether direct print, master mold production, or creation of coated microneedles, at a fraction of the cost of currently used systems. Further, this work highlights that high quality microneedle arrays can be created using DLP printing methods with reliability exceeding 98 %, tip radii on the order of 30 µm, and with appropriate parameter input optimization, high quality microneedle arrays can be fabricated that express desirable characteristics for multiple forms of solid microneedle array production.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».