Integration of bioprinting advances and biomechanical strategies for in vitro lung modelling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The recent occurrence of the Covid-19 pandemic and frequent wildfires have worsened pulmonary diseases and raised the urgent need for investigating host-pathogen interactions and advancing drug and vaccine therapies. Historically, research and experimental studies have relied on two-dimensional cell culture dishes and/or animal models, which suffer from physiological differences from the human lung. More recently, there has been investigation into the use of lung-on-a-chip models and organoids, while the use of bioprinting technologies has also emerged to fabricate three-dimensional constructs or lung models with enhanced physiological relevance. Concurrently, achievements have also been made to develop biomimetic strategies for simulating the in vivo biomechanical conditions induced by lung breathing, though challenges remain with incorporating these strategies with bioprinted models. Bioprinted models combined with advanced biomimetic strategies would represent a promising approach to advance disease discovery and therapeutic development. As inspired, this article briefly reviews the recent progress of both bioprinted in vitro lung models and biomechanical strategies, with a focus on native lung tissue microstructure and biomechanical properties, bioprinted constructs, and biomimetic strategies to mimic the native environment. This article also urges that the integration of bioprinting advances and biomimetic strategies would be essential to achieve synergistic effects for in vitro lung modelling. Key issues and challenges are also identified and discussed along with recommendations for future research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle