Engineering Highly Cellularized Living Materials via Mechanical Agitation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Engineered living materials with high cell density are important in various applications such as hemostasis, tissue engineering, organoids, and biofabrication. However, it remains challenging to modulate the structure and mechanics of these highly cellularized living materials, while preserving cell viability and functionality. Here a mechanical strategy is reported to engineer living materials with cell densities as high as 1 billion cells per milliliter, without altering chemical and cellular compositions. Using blood clots as a clinically relevant model, mechanical agitation is shown to enables precise tuning a wide range of clot properties, including stiffness, toughness, contraction, and lysis. Notably, agitation can enhance the elastic modulus and fracture toughness of clots by up to fourfold compared to those degraded by agitation. Combined experimental and computational studies demonstrate that agitation‐induced 3D cell organization governs the macroscopic mechanical responses. In vitro cell culture and in vivo animal experiments further validate the safety and efficacy of this strategy. Furthermore, the strategy is applicable to various hydrogels and cellular inclusions such as red blood cells, fibroblasts, and microgels. This work offers new avenues for engineering living materials, with technological implications for biofabrication, tissue engineering, and treatments for blood clot‐related diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».