Development and characterization of a decellularized lung ECM-based bioink for bioprinting and fabricating a lung model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The construction of three-dimensional (3D) in vitro lung tissue models mimicking the physiological structure of the native lung poses a huge challenge in tissue engineering. While advances in bioprinting technology has made fabrication of 3D lung models feasible, the bioinks and printed constructs often fall short in achieving desired mechanical and biological properties. Toward this, we aimed to develop a novel bioink and use it to print and characterize in vitro 3D lung models with living cells. We generated porcine lung extracellular matrix (LdECM) which was then strategically combined with other hydrogels - alginate, carboxymethylcellulose (CMC), and collagen, to synthesize novel bioinks. The printability, mechanical and biological properties of the synthesized bioinks was characterized. We also characterized the rheological properties and identified the bioink composition - 3 % w/v alginate, 0.5 % w/v CMC, 0.5 mg/mL collagen Type 1 and 1 % v/v porcine LdECM was appropriate for bioprinting. To fabricate 3D lung models, we strategically designed and printed constructs featuring spatially organized patterns of MRC-5 human lung fibroblasts and A549-ACE2 human lung epithelial cells along with a cup-shaped structure to confine epithelial cells. Our results demonstrated that the bioinks with viscosities between 60 and 90 Pa.s were appropriate, which resulted in high printing resolution of cell-laden constructs and excellent cell viability. The bioprinted lung constructs also exhibited an elastic modulus of 2-4 kPa comparable to the stiffness of native lung tissues. Our findings establish a foundation for developing lung-specific 3D bioprinted models to address the growing global prevalence of respiratory diseases and for advancing preclinical therapeutic testing.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle