Immiscible Phase Separation‐Driven Microfabrication of Gelatin Methacryloyl Scaffolds for BMP‐2 Delivery and Osteogenic Enhancement
Notice bibliographique
Résumé
Gelatin methacryloyl (GelMA) hydrogels are recognized for their biocompatibility, tunable mechanics, and ability to support cellular functions, making them attractive for tissue engineering. However, achieving uniform, structurally stable micro-scaffolds for minimally invasive delivery remains challenging. Injectable hydrogels provide targeted delivery but lack the micro-architectural complexity required for effective regeneration, while 3D printing offers precision yet faces resolution, handling, and mechanical limitations. To overcome these barriers, we developed injectable GelMA micro-scaffolds (mS-GelMA) with controlled porosity, stability, and reproducibility using stop-flow lithography (SFL). This technique enables precise control over shape, porosity, and degradation, surpassing conventional injection moulding and 3D bioprinting in micro-particle uniformity and reproducibility. Scaffold performance was optimized by incorporating trimethylolpropane triacrylate (TMPTA) into GelMA, enhancing drug delivery and regenerative potential. Cellular assays confirmed high biocompatibility and functionality, with human mesenchymal stem cells (hMSCs) exhibiting excellent viability, migration, and osteogenic differentiation within the mS-GelMA scaffolds. These findings demonstrate that SFL-fabricated GelMA scaffolds bridge the gap between injectability and structural complexity, offering a promising platform for minimally invasive tissue engineering. This work highlights the potential of SFL-engineered hydrogels to advance scaffold-based regenerative medicine by combining architectural precision, biological performance, and clinical applicability.
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.
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 | 0,001 |
| 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 ».