3D-printed sacrificial molds for high-resolution, patient-specific hydrogel heart valve engineering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fabrication of anatomically accurate, cellularized heart valve substitutes remains a significant challenge in tissue engineering, particularly for pediatric and patient-specific applications. While three-dimensional (3D) bioprinting enables the creation of complex geometries, it often compromises cell viability and lacks the precision required for small-scale constructs. In this study, we present a high-fidelity, reproducible molding technique using 3D-printed sugar glass molds to engineer custom, alginate-based hydrogel cellularized heart valves. Human adipose-derived stromal cells (ASCs) were used as the cell source due to their accessibility and regenerative potential. This approach overcomes the limitations of conventional molding and bioprinting by enabling the reproduction of intricate anatomical features, including the sinuses of Valsalva, which are critical for physiological hemodynamics. The molding method maintains high cell viability (>90%) at the time of fabrication and the process supports both scalability and automation. Sugar glass molds for valve sizes from 16 to 26 mm inner diameter were printed with 90% of the mold surface within a ±0.3 mm deviation of the reference computer-aided design model. Cellularized valves cultured in a custom perfusion bioreactor retained structural integrity and cell viability over a 14 d period. This biofabrication strategy offers a promising platform for engineering patient-specific heart valves and also lays the groundwork for in vitro disease modeling, including valve mineralization, using living cells such as ASCs.
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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 ».