Multi-objective optimization of an origami inspired super-expandable scaffold for distraction osteogenesis
Notice bibliographique
Résumé
The extended bone consolidation period in distraction osteogenesis (DO) is a known clinical challenge. Tissue-engineered scaffolds (TIS) have shown promise in enhancing bone regeneration, but conventional designs are not suitable for the large deformations required in DO. This study presents an origami-inspired super-expandable scaffold (OISES) tailored for DO. A Bayesian machine learning platform was used to predict key structural and mechanical properties influencing bone regeneration, followed by multi-objective optimization. Selected designs were fabricated and tested both virtually and experimentally. The optimized OISES configurations maintain porosity near 80 % and high surface area-to-volume ratios—parameters associated with osteogenesis—while exhibiting large recoverable deformations. Simulations revealed consistent mechanical behavior and strain localization, along with a deformation-dependent increase in permeability and decrease in wall shear stress during scaffold expansion. This transition supports a shift from early mechanical stimulation to enhanced fluid and nutrient transport, mirroring the evolving biological needs during early-stage bone healing. These findings suggest that OISES scaffolds can dynamically adapt to the mechanical and biological demands of DO, offering a new class of tunable scaffolds optimized for patient-specific treatments.
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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) | 0,000 | 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 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 ».