3D Bioprinting cell-laden bioinks for engineering neural tissues and potential models for Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is the second most common age-related neurodegenerative disorder after Alzheimer's disease, affecting over ten million people worldwide. It is characterized by motor symptoms such as tremors, rigidity, and gait disturbances. Current treatments focus on alleviating symptoms and slowing down brain degeneration, but no cure exists, leading to a progressive decline in patients' quality of life. Three-dimensional (3D) bioprinting has emerged as a powerful technique for developing constructs that engineer neural tissues with complexities mimicking physiological conditions. These constructs can serve as vehicles for controlled drug delivery and potential substitutes for neurodegeneration. This article aims to compile new research data and review the current state of PD models engineered by 3D bioprinting, focusing on the desired biochemical features of bioinks for cell protection during printing, cell behavior, and differentiation into 3D constructs. Additionally, it discusses the physical, mechanical, and chemical characterization of bioprinted scaffolds and the importance of post-printing assessment to ensure printability, shape fidelity, appropriate construct degradation, and extracellular matrix production rates for developing complex 3D bioprinted constructs. Finally, it proposes opportunities for models that can be used to study novel therapeutics and immunomodulatory responses in tissues engineered for PD and other neurodegenerative diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».