Biomedical Applications of Polycaprolactone (PCL) Composites: Structure, Properties, and Future Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Polycaprolactone (PCL) is a semi-crystalline, biodegradable aliphatic polyester that has emerged as a versatile biomaterial for tissue engineering, drug delivery, and regenerative medicine applications due to its exceptional biocompatibility, controlled degradation kinetics (2-4 years in vivo), and FDA approval status for multiple medical devices. Despite these advantages, pure PCL exhibits significant limitations including low mechanical strength (16-24 MPa tensile strength), hydrophobic surface properties (water contact angle 80-90°), and minimal bioactivity, which restrict its clinical utility in load-bearing and cell-interactive applications. To address these shortcomings, researchers have developed PCL-based composite systems by incorporating bioactive ceramics (hydroxyapatite, β-tricalcium phosphate), natural polymers (collagen, chitosan, gelatin), synthetic polymers (PLA, PLGA), and nanomaterials (carbon nanotubes, graphene oxide) to create multifunctional biomaterials with enhanced properties. This comprehensive review analyzes PCL composite development over the past two decades, emphasizing fabrication techniques including electrospinning, 3D printing, solvent casting, and melt blending, which enable precise control over scaffold architecture and functionality. Comparative analysis with other biodegradable polymers (PGA, PLGA) reveals PCL's unique advantages in long-term applications, with studies demonstrating >90% cell viability, ~65% bone regeneration in animal models, and sustained drug release profiles extending 6-8 weeks. Recent innovations include smart, stimuli-responsive PCL systems for targeted therapy, gene delivery platforms, and bioprinting applications that have advanced from laboratory research to clinical trials, with several PCL-based products (Neurolac®, Osteoplug®) receiving regulatory approval. Current challenges include manufacturing scalability, long-term biocompatibility assessment, and complex regulatory pathways for multi-component systems. Future developments focus on integrating artificial intelligence for scaffold design, 4D printing technologies for dynamic structures, and multidisciplinary approaches combining materials science with precision medicine. This review demonstrates that PCL-based composites represent a transformative class of biomaterials with customizable properties that bridge fundamental research and clinical translation, positioning them at the forefront of next-generation biomedical technologies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».