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Enregistrement W4409839446 · doi:10.1016/j.ijbiomac.2025.143559

Gelatin methacryloyl bioinks for bioprinting nasal cartilage: Balancing mechanical integrity and extracellular matrix formation

2025· article· en· W4409839446 sur OpenAlexafffund
Alexander C. Perry, Xiaoyi Lan, Zhiyao Ma, Haoyang Li, Yifu Chu, Aillette Mulet‐Sierra, Melanie Kunze, Lindsey Westover, Lingyun Chen, Khalid Ansari, Martin Osswald, Hadi Seikaly, Adetola B. Adesida

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biological Macromolecules · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute of AgingCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Alberta
Mots-clésGelatinExtracellular matrixCartilageChemistryMatrix (chemical analysis)BiophysicsAnatomyBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gelatin methacryloyl (GelMA) is widely recognized as a versatile hydrogel, though few studies have examined its role in nasal cartilage engineering. In this study, we investigated how variations in GelMA concentration and lysyl oxidase-like 2 (LOXL2) supplementation would affect mechanical properties, extracellular matrix (ECM) deposition, and human nasoseptal chondrocyte remodeling in 3D bioprinted constructs. Using human serum-supplemented media to enhance clinical feasibility, we evaluated a Good Manufacturing Practices (GMP)-grade GelMA at 5, 10, and 15 % w / v . To improve mechanical properties, we investigated LOXL2's potential to enhance crosslinking of newly synthesized collagen, an approach not previously evaluated in gelatin biomaterials. After six weeks, higher GelMA concentrations increased stiffness, as demonstrated by suture pull-out, three-point bending, and compressive equilibrium moduli. However, improved mechanical performance accompanied a reduction in ECM deposition and elevated catabolic gene expression. These findings suggest that cells encapsulated in stiffer, more densely crosslinked constructs exhibited an altered anabolic-catabolic balance and chondrocyte behavior These results underscore the need to balance mechanical integrity with a microenvironment conducive to collagen synthesis and remodeling. By examining how GelMA concentration, crosslinking, and human serum-based conditions influence ECM deposition, this work advances macromolecular interactions in GelMA-based constructs in the development of clinically translatable cartilage grafts. • Balancing stiffness and remodeling is key for nasal cartilage scaffold translation • High gelatin methacryloyl enhances stiffness but lowers matrix formation • Catabolic gene expression is upregulated at high stiffness • Lysyl oxidase-like 2 does not improve mechanical performance under these conditions • Increased crosslinking density hinders remodeling and lysyl oxidase-like 2 function

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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