In‐situ printing of gelma‐based hydrogels for cornea regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Aims/Purpose: Corneal perforation is a medical emergency that can lead to blindness. Treatment options encompass cyanoacrylate or fibrin glue, both linked to side effects, including cytotoxicity. Gelatin methacryloyl‐based biomaterials offer an alternative to these adhesives [1, 2]. Achieving optical clarity and smooth surface integrity is crucial for the restoration of vision in treated corneal wounds. Methods: Currently, the delivery of corneal biomaterials utilizes standard syringe systems, which lack the accuracy to reconstruct the cornea's shape. Therefore, the use of a laser bioprinting technology, developed in the Boutopoulos lab [3], for achieving precise in‐situ corneal wound repair was examined. We used a photocrosslinkable ink comprising Gelatin Methacryloyl (GelMa), hydroxyethyl acrylate (HEA), and Lithium phenyl‐2,4,6‐trimethylbenzoylphosphinate (LAP) as a photoinitiator. Results: Printability was optimized by generating nanoliter‐volume individual droplets using 230 μJ laser energy, a flow rate 20 microliter per minute, and a temperature of 37°C. Rheology, optical characterization, and bursting pressure measurements assessed its potential to seal corneal perforations. Results indicated a hydrogel storage modulus of 1.31 ± 0.31 KPa for printed LiQD cornea and a bursting pressure of 38 ± 6 mmHg when used to seal full thickness cornea perforation in cadaveric pig eyes. Optical clarity akin to the native cornea was observed (%light transmission: 93.12 ± 1.02 printed vs 92.61 ± 1.50). The OCT results showed that the LIST technique could potentially fill the corneal wounds and reconstruct the natural curvature of the wounded cornea. Conclusions: In conclusion, a precise printing system for delivering adhesive corneal regenerative biomaterials to wounds was developed and characterized. References 1. Sharifi, S., et al., 2021. 6(11): p. 3947‐3961. 2. Barroso, I.A., et al., 2022. 9(2). 3. Ebrahimi Orimi, H., et al., Sci Rep, 2020. 10(1): p. 9730.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».