Investigation of novel carboxymethyl chitosan-based bioinks for 3D bioprinting of neural tissues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The formulation of bioinks is critical for successful 3D bioprinting. It influences printability, stability, and cell behavior. One of the main demands in 3D bioprinting is the development of bioink formulations that can balance long-term cell viability and compositional similarities to the extracellular matrix (ECM) with rheological properties for 3D printing. To address this challenge, this study tested new bioinks using carboxymethyl chitosan (N,O-CMCS or O-CMCS), alginate, and fibrin, which are promising biomaterials due to their biocompatibility and likeness to the ECM. 3D bioprinting of neural tissues comes with additional challenges because neural cells are highly sensitive to environmental conditions. Therefore, we optimized our bioink formulations for the 3D bioprinting of neural progenitor cells derived from human induced pluripotent stem cells (hiPSC-NPC). Here we report a neural tissue constructed 3D bioprinted with a hiPSC-NPC-laden 1% N,O-CMCS, 1% alginate, and 20 mg ml −1 fibrin. This formulation exhibited uniform consistency and minimal extrusion force fluctuations (approximately 8 KPa), indicating homogeneity and optimal printability using an extrusion-based bioprinter. In contrast, O-CMCS formulations did not support neural tissue differentiation while higher concentrations of N,O-CMCS or alginate (3% w/v) resulted in increased viscosity and poorly defined scaffolds. The optimized bioink demonstrated significant water retention, swelling up to 15 times its original weight without losing structural integrity, thus providing a conducive environment for cell culture. Live/dead staining revealed over 60% cell viability over 30 d, underscoring its suitability for long-term cell applications. Immunocytochemistry confirmed that the optimized N,O-CMCS-based bioink effectively guided cells toward further differentiation into neurons and astrocytes, thus forming a 3D bioprinted construct that is able to replicate different neural cell types found in the neural tissue. The optimized bioink described in this study lays the groundwork for future works that will focus on detailing how different CMCS groups affect tissue maturation and functionality in 3D bioprinted constructs that can potentially be used for future neural tissue modeling and drug screening.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».