281 Arbeiten
Die Bioengineering verbindet Ingenieurskunst mit biologischen Systemen, um Lösungen für die Medizin und Technik zu entwickeln. Von der Herstellung künstlicher Organe bis hin zu maßgeschneiderten Therapien verändert dieses Feld, wie wir Krankheiten verstehen und behandeln. Auf Gist.Science machen wir die neuesten Erkenntnisse aus diesem dynamischen Bereich für jeden zugänglich, ohne dabei die wissenschaftliche Tiefe zu vernachlässigen.
Unsere Redaktion verarbeitet jeden neuen Preprint, der auf bioRxiv in dieser Kategorie erscheint. Für jeden Beitrag erstellen wir sowohl eine verständliche Zusammenfassung für ein breites Publikum als auch einen detaillierten technischen Überblick für Fachleute. So erhalten Sie einen direkten Einblick in die Forschung, lange bevor die Studien offiziell veröffentlicht sind.
Im Folgenden finden Sie die aktuellsten Papers aus dem Bereich Bioengineering, die wir kürzlich für Sie aufbereitet haben.
Diese Studie optimiert die Wachstumsbedingungen und Nachbearbeitungsmethoden für Vliesstoffe aus Kombucha-abgeleiteter Cellulose, um durch Lyophilisierung überlegene mechanische Eigenschaften zu erreichen, während sie gleichzeitig einen kreislauforientierten Lebenszyklus durch enzymatischen Abbau und ein auf Elektrospinning basierendes Remanufacturing nachweist.
Dieses Paper stellt DOCS vor, eine kombinatorische DNA-Origami-Plattform, die Informationen in Gerüstmoleküle kodiert, um biologisch replizierbare, thermostabile und zufällig zugängliche Datenspeicherung sowie molekulare Authentifizierung zu erreichen, wodurch die Lücke zwischen klassischer sequenzbasierter Speicherung und DNA-Nanostrukturmethoden geschlossen wird.
Diese Studie zeigt, dass multiplex-modifizierte Rhesusaffen-NK-Zellen, die so verändert wurden, dass sie CAR, CXCR5, IL-15 exprimieren sowie einen PD-1-Knockout und transientes CCR7 aufweisen, sicher, expandierbar und effektiv in SIV-Virusreservoirs innerhalb der B-Zell-Follikel von Lymphgeweben heimwandern, was eine vielversprechende Strategie für die Entwicklung einer HIV-Heilung darstellt.
Diese Studie bringt die Xolographie für das Tissue Engineering voran, indem sie eine durch Iodixanolol gebrochenheitsindexangepasste Bioink entwickelt, die ein hochauflösendes, volumetrisches Drucken von zellreichen (bis zu 5×10⁶ Zellen/mL) Konstrukten mit komplexen Geometrien und der Bildung von funktionellem Skelettmuskelgewebe ermöglicht, während gleichzeitig der kritische Kompromiss zwischen optischer Transparenz und photochemischer Reaktivität bewältigt wird.
Dieses Paper stellt ProtGPT3 vor, eine Open-Source-Familie von promptbaren und ausgerichteten Protein-Sprachmodellen, die zeigt, dass Few-Shot-Prompting und Inference-Time-Steering skalierbare, effektive Alternativen zum Fine-Tuning für die Generierung funktionaler und diverser Proteinsequenzen sind.
Diese Studie präsentiert eine räumlich manipulierte Hydrogel-Plattform, die eine kontrollierte Morphogen-Exposition und digitale Lichtverarbeitung nutzt, um die Bildung posteriorer Organisatoren in zerebralen Organoiden zu steuern und dadurch eine präzise räumliche Musterbildung zu ermöglichen, welche die native Gewebeorganisation getreuer nachbildet.
Diese Studie schlägt ein recheneffizientes pseudo-3D-stochastisches Wachstumsmodell auf Basis von Markov-Prozessen vor, um die Dynamik von Gefäßplaques zu simulieren und optimale Dosierungskurven für die gezielte Wirkstoffabgabe abzuleiten, wodurch die prohibitiven Kosten traditioneller 3D-CFD überwunden werden und gleichzeitig Strategien für die personalisierte Medizin ermöglicht werden.
Diese Arbeit präsentiert einen echtzeitfähigen, automatisierten Deep-Learning-Workflow, der in eine mikrofluidische Plattform und ein Standard-Invertiertes-Mikroskop integriert ist und eine nicht-invasive, hochvergrößernde longitudinale Bildgebung von frei beweglichen *C. elegans* ermöglicht, wobei die traditionellen Herausforderungen von Bewegungsunschärfe und Zielverlust überwunden werden, ohne die natürliche Physiologie zu beeinträchtigen.
Die Studie zeigt, dass Kubu, eine thermostabile PETase aus *Kutzneria buriramensis*, eine nahezu vollständige enzymatische Depolymerisation von kommerziellen PLA/PBAT-Blend-Mulchfolien innerhalb von 24 Stunden ohne Vorbehandlung erreicht und somit eine kosteneffiziente Ein-Enzym-Lösung für das Management landwirtschaftlicher Kunststoffabfälle bietet.
Diese Studie zeigt, dass die Integration von dichtem, familien-spezifischem experimentellem Screening mit gezieltem, sequenzbasiertem Deep Learning eine dateneffiziente Entdeckungsstrategie schafft, die allgemeine Generalist-Foundation-Modelle bei der Identifizierung hochleistungsfähiger Enzymvarianten signifikant übertrifft und gleichzeitig mechanistische Einblicke in Struktur-Funktions-Beziehungen liefert.