Therapeutic Potential of 3D-Printed Alloys as Drug-Eluting Implants: Current Progress
Notice bibliographique
Résumé
In physiological environments, several metallic alloys, including titanium, stainless steel, cobalt–chromium, and emerging biodegradable systems such as magnesium (Mg), zinc (Zn), and iron (Fe), offer mechanical properties and biocompatibility suitable for load-bearing implants. With the rapid advancement of 3D printing technologies, these alloys can now be fabricated into patient-specific, complex geometries that enhance both structural performance and functional integration. Beyond serving as structural supports, 3D-printed alloys are increasingly engineered as localized drug-delivery platforms to release anti-inflammatory, antibacterial, anticancer, and osteogenic agents at the implant–tissue interface, addressing the dual clinical needs of site-specific therapy and mechanical stabilization. Nevertheless, this field remains underexplored because studies differ widely in alloy chemistry, surface topography, porosity, coating strategy, drug-loading methods, and release profiles, as well as in how material degradation or passivation interacts with pharmacokinetics. For the first time, this review consolidates drug-loading and elution strategies across 3D-printed alloy platforms, compares therapeutic categories in relation to alloy and coating types, and critically evaluates how the surface microstructure or alloy geometry influences release behavior.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».