Imaging-based tracking of stem-cell responses for 3D bioprinting optimization
Karabinskyi B., Alkhimova S., Holembiovska O.
บทความปริทัศน์ ตีพิมพ์ในวารสาร Cell Transplant ปี 2026 — สรุปอัตโนมัติจากบทคัดย่อ PubMed
หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป
- ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
- ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
- ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
- ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
- กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง
ข้อมูลหน้านี้ดึงมาจากฐานข้อมูล PubMed โดยตรง คำอธิบายภาษาไทยเป็นสรุปอัตโนมัติจากข้อมูลบรรณานุกรมและบทคัดย่อ ไม่ใช่การแปลทั้งฉบับ และไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์
- ประเภทการศึกษา
- บทความปริทัศน์
- วารสาร
- Cell Transplant (2026)
- จำนวนผู้เข้าร่วม (จากบทคัดย่อ)
- —
- แหล่งข้อมูล
- Europe PMC
- PMID
- 42179090
- PMCID
- PMC13201929
- DOI
- 10.1177/09636897261445006
บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)
This review examines how mechanical and chemical stimuli shape stem-cell behavior and how live-cell imaging combined with artificial intelligence can support the evaluation and optimization of 3D bioprinting workflows. Current evidence indicates that substrate stiffness, stretch, shear stress, compression, and soluble factors such as transforming growth factor beta (TGF-β), bone morphogenetic protein-2 (BMP-2), vascular endothelial growth factor (VEGF), and basic fibroblast growth factor (FGF-2) influence viability, migration, morphology, and lineage commitment in biopolymeric constructs. Imaging modalities including phase-contrast, fluorescence, confocal, two-photon, and light-sheet microscopy enable dynamic observation of these responses, while computational pipelines for segmentation, tracking, and feature extraction improve scalability and reproducibility of analysis. Across the reviewed studies, image-derived readouts such as cell distribution, motility, adhesion patterns, and early morphological changes emerge as promising indicators of construct quality and maturation potential. At the same time, broader application remains limited by phototoxicity, imaging depth constraints, data-processing demands, incomplete standardization of metrics, and restricted model generalizability. Overall, imaging-based cell tracking integrated with AI-assisted analysis offers a practical fr
สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์
- • งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า SVF เป็นการรักษาที่ได้รับการรับรอง หรือใช้แทนการรักษามาตรฐานได้
- • เป็นบทความปริทัศน์ ไม่ได้เก็บข้อมูลผู้ป่วยใหม่ และไม่ได้ประเมินคุณภาพหลักฐานอย่างเป็นระบบ
ระดับหลักฐาน
หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป
ดูวิธีจัดระดับหลักฐานดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง
กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้