An in silico study reveals how architectural and mechanical cues jointly regulate angiogenesis and bone regeneration in 3D printed scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of large bone defects is an unmet clinical need. 3D printed scaffolds offer a promising solution, however they are still not widely employed in clinical practice due to inconsistent healing outcomes and limited understanding of the underlying regeneration mechanisms. To address this, we developed a computer model for 3D printed scaffold-guided bone regeneration and angiogenesis. Our novel computer model successfully recapitulated the bone regeneration process within two 3D printed scaffold architectures: one comprised of microfibres of 20 μm diameter fabricated by melt electrowriting and another comprised of larger diameter fibres of 200 μm fabricated by fused deposition modelling. Thereafter, the model was employed to further assess the specific contribution of structural and mechanical cues on vascularisation and bone formation. We found that scaffolds fabricated by melt electrowriting enhanced bone formation because of the advantageous architectural features such as high surface-area-to-volume ratio, despite the lower mechanical stiffness. Additionally, their high open porosity facilitated vessel infiltration and induced mechanical strains accelerating vessel growth as compared to fused deposition modelling scaffolds. However, the small pore size on the outer surface might limit the invasion of larger vessels, which is expected to occur at the later stages of healing. Understanding how scaffold architecture and mechanical properties jointly orchestrate angiogenesis and bone formation is essential for optimising scaffold design and enhancing the regeneration of large bone defects. In silico models like the one presented in this study hold great promise for advancing scaffold design and enhancing clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».