3D bioprinting of thick core–shell vascularized scaffolds for potential tissue engineering applications
Notice bibliographique
Résumé
• Scaffolds with embedded hollow channels were successfully 3D bioprinted. • Cells showed high survival rates after 3D bioprinting. • Endothelial cells formed lumen over time in the scaffolds. • Mechanical properties of the scaffolds were similar to soft tissues. The promise of tissue engineering in developing functional, living, 3D thick structures has been limited due to the constraints of nutrient and oxygen delivery through diffusion. Although advancements in additive manufacturing approaches have enhanced the fidelity and complexity of 3D (bio)printed constructs, the vascularization of such scaffolds is less investigated. Here, we have leveraged extrusion-based 3D bioprnting of core/shell constructs to develop millimeter-thick scaffolds with embedded microvasculature for potential soft tissue repair. Composites of methacrylated gelatin (GelMA) and gelatin have been used for this purpose. A systematic approach was used to investigate the effect of parameters, such as material and photoinitiator concentrations, and photocuring time, on the properties of constructs. Results have shown the structures have Young’s modulus close to the soft tissues. 3D bioprinting parameters were optimized so that the printing and photo crosslinking procedures did not negatively affect the cell viability. It was also observed that a continuous hollow inner core could be successfully printed within the scaffolds, which upon incorporation of endothelial cells during the 3D bioprinting process, could form micro-vessels embedded in the constructs. Together, our results demonstrate the significant potential of the proposed approach for developing thick vascularized tissue-engineered scaffolds suitable for soft tissue engineering.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».