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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».