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Enregistrement W4410276784 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a7748

Multi-material 3D Bioprinting of Complex Constructs for In-vitro Mechanobiology Studies in Pulmonary Fibrosis

2025· article· en· W4410276784 sur OpenAlexaff
Abiel Sánchez Arizpe, David González-Martı́nez, Mouhanad Babi, Jeremy A. Hirota, Jose Moran‐Mirabal

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMechanobiologyIn vitroPulmonary fibrosisFibrosisPathologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a chronic lung disease characterized by progressive tissue stiffening, which modifies fibroblasts behavior and drives to disease progression. Previous mechanobiology studies have demonstrated that mechanical cues affect fibroblasts activation and ECM remodeling in the lung. However, current in-vitro models fail to capture the heterogeneous stiffness found in fibrotic lung tissue. Multi-material 3D bioprinting is a technology that enables the fabrication of physiological relevant constructs with different stiffness regions that can mimic in detail the mechanical heterogeneity of diseased tissue. This study aimed to create complex, heterogeneous constructs with stiffness variations to assess their potential as models for mechanobiology studies, focusing on human lung fibroblast (HLF) activation, morphology and density. We developed two- and three- material 3D bioprinted constructs with defined stiffness regions going from 1 to 35 kPa modulus. Gelatin methacrylate (GelMA) or poly(ethylene glycol) diacrylate (PEGDA) based biomaterial inks at different concentrations were used to control stiffness. To obtain rheological consistency for extrusion bioprinting, Carbopol (CBP) was incorporated to the inks formulations as a rheological modifier. Geometrically complex structures, including meshes and cylinders, were printed to demonstrate the versatility and precision of these inks to create multi-material constructs with regions of defined stiffnesses. We evaluated how material mechanical properties and single- vs multi-material constructs impacted HLF behaviour by culturing them on GelMA-three-material constructs, using α-SMA expression to assess fibroblast-to-myofibroblast transition. In parallel, F-actin and nuclear stains were used to observe changes in cell morphology and density. As expected, HLFs showed stiffness-dependent activation, with increased α-SMA expression in stiffer regions. Multi-material constructs also enhanced regional differences in fibroblast activation compared to the single-material ones. This suggests that fibroblasts in heterogeneous environments may respond more strongly to local stiffness gradients, potentially due to mechanical coupling or signaling across the different regions. These findings align with prior lung mechanobiology studies, reinforcing the role of ECM stiffness in fibroblast activation and disease progression in IPF. By comparing single- and multi-material systems, this study demonstrates the potential of multi-material 3D bioprinting for modeling lung fibrosis, highlighting the unique insights that can be accessed by having a heterogeneous model. This platform could provide a robust tool for disease modeling, drug screening, and therapeutic development for IPF.

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 enseignants0,001
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)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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