Recent advances in 3D bioprinted neural models: A systematic review on the applications to drug discovery
Notice bibliographique
Résumé
The design of neural tissue models with architectural and biochemical relevance to native tissues opens the way for the fundamental study and development of therapies for many disorders with limited treatment options. Here, we systematically review the most recent literature on 3D bioprinted neural models, including their potential for use in drug screening. Neural tissues that model the central nervous system (CNS) from the relevant literature are reviewed with comprehensive summaries of each study, and discussion of the model types, bioinks and additives, cell types used, bioprinted construct shapes and culture time, and the characterization methods used. In this review, we accentuate the lack of standardization among characterization methods to analyze the functionality (including chemical, metabolic and other pathways) and mechanical relevance of the 3D bioprinted constructs, and discuss this as a critical area for future exploration. These gaps must be addressed for this technology to be applied for effective drug screening applications, despite its enormous potential for rapid and efficient drug screening. The future of biomimetic, 3D printed neural tissues is promising and evaluation of the in vivo relevance on multiple levels should be sought to adequately compare model performance and develop viable treatment options for neurodegenerative diseases, or other conditions that affect the CNS.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».