📄 Category

bioengineering

279 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.

📄 Bioingenieurwesen

Enriching microlaser-labelled cells by commercial flow cytometry-based cell sorting systems

Diese Studie zeigt, dass die kommerzielle, auf Durchflusszytometrie basierende Sortierung in Kombination mit oberflächenmodifizierten Polystyrol-Laserpartikeln die effiziente Anreicherung von HEK293T-Zellen mit kontrollierten Anzahlen von Mikrolasern ermöglicht, wobei die Zellviabilität erhalten bleibt und die Erstellung definierter multizellulärer Sphäroide für fortgeschrittene Anwendungen in der Tissue Engineering ermöglicht wird.

Koenig, M., Plaskocinski, T. T., Popczyk, A., Titze, V. M., Gaedke, F., Germer, M., Schumacher, A.-L., Schmidt, A. M., S (…)2026-10-05
📄 Bioingenieurwesen

Electroencephalography for Radiation-Free Orientation Estimation of Directional Deep Brain Stimulation Leads

Diese Studie zeigt, dass ein strahlungsfreies Elektroenzephalographie-Framework (EEG) die Rotationsorientierung von gerichteten Tiefenhirnstimulations-Elektroden durch den Abgleich von Stimulationsartefakt-Topographien mit Vorwärtsmodellen präzise bestimmen kann, wobei eine hohe Genauigkeit in Phantomtests und klinisch plausible Ergebnisse bei postoperativen menschlichen Patienten erzielt wurden.

Maiti, S., Bince Jacob, A., Mancuso, M., Krueger, M. T., Akram, H., Aristovich, K., Litvak, V.2026-10-02
📄 Bioingenieurwesen

Normative Modeling of Molecular-Enriched Functional Connectivity for Detecting Deviations from Healthy Brain Aging

Diese Studie zeigt, dass die normative Modellierung der molekülangereicherten funktionellen Konnektivität, wenn sie durch lokale Kalibrierung angepasst wird, räumlich selektive und neurotransmitterspezifische Abweichungen bei kognitiv unbeeinträchtigten älteren Erwachsenen mit intermediärer Amyloidlast nachweisen kann, was einen einsatzfähigen Rahmen zur Identifizierung früher pathologischer Alterssignaturen bietet.

Pinamonti, M., Moretto, M., Pieperhoff, L., Arunachalam, P., Barkhof, F., Wink, A. M., Lorenzini, L., Veronese, M.2026-09-29
📄 Bioingenieurwesen

Anatomically Guided Deep Learning Reconstruction of Accelerated Snapshot CEST MRI

Diese Studie zeigt, dass die Einbeziehung von subjekt-spezifischen T1-gewichteten strukturellen MRT-Informationen in die Deep-Learning-Rekonstruktion die Bildqualität der hochbeschleunigten 3D-Snapshot-CEST-MRT signifikant verbessert, obwohl sich diese Gewinne nicht konsistent in einer besseren Erhaltung der abgeleiteten CEST-Kontrastmetriken niederschlagen.

Mensah, E. A., Faiyaz, A., Schifitto, G., Uddin, M. N.2026-09-29
📄 Bioingenieurwesen

Enhanced 3D Osteogenic Differentiation of Encapsulated Human MSCs in Hyaluronic Acid Core Alginate Shell Capsules under Dynamic Culture Conditions

Diese Studie präsentiert eine skalierbare, semi-automatisierte und xenofreie Plattform unter Verwendung von Hyaluronsäure-Kern-Alginat-Schalenkapseln unter dynamischen Kulturbedingungen, um die osteogene Differenzierung von verkapselten humanen mesenchymalen Stammzellen synergetisch zu verstärken und dadurch die Generierung physiologisch relevanter 3D-Mikrogewebe für die Krankheitsmodellierung und Arzneimittelprüfung voranzutreiben.

Dreger, J., Contreras-Perez, D. A., Keck, M., Egger, D.2026-09-29
📄 Bioingenieurwesen

RNASeek: A Cross-Phyla Generative Foundation Model for Multipurpose RNA Modeling and Reinforcement Learning-Based Design

RNASeek ist ein generatives Foundation-Modell mit 1,6 Milliarden Parametern, das Reinforcement Learning nutzt, um die RNA-Sequenzrepräsentation, die funktionelle Vorhersage und das De-novo-Design zu vereinheitlichen, wobei es erfolgreich experimentell validierte Ribozyme und 3'-UTRs mit gesteigerter Leistung generiert.

Chen, S., Fernandes, N., Li, W. V., Wang, L., Jia, Z., Xiang, J. S.2026-09-28
📄 Bioingenieurwesen

An early mechanosensitive window in bone fracture healing shapes long-term repair

Diese Studie zeigt auf, dass eine erfolgreiche Frakturheilung von einem kritischen frühen mechanosensitiven Fenster abhängt, in dem die anfängliche mechanische Compliance die chondrogene Reparatur fördert, was anschließend durch eine erhöhte Steifigkeit gefolgt werden muss, um den Prozess mittels Piezo1-Signalisierung in Richtung Knochenbildung umzulenken.

Ory, L., Nasello, G., Borgiani, E., Verbraeken, T., Bosmans, K., Geeroms, C., Van Hoven, I., Nefyodova, E., Chabot, C. (…)2026-09-28
📄 Bioingenieurwesen

StaBLE: digital metrics capture balance performance across a wide spectrum of balance tasks and abilities

Die Stanford Balance Level Evaluation (StaBLE) ist ein validiertes digitales Bewertungsinstrument, das aus 18 videobasierten Aufgaben besteht, welche ein breites Spektrum an Gleichgewichtsfähigkeiten effektiv quantifiziert und dabei die Einschränkungen bestehender klinischer Skalen überwindet, indem es starke Korrelationen mit Standardmaßen sowie die Fähigkeit nachweist, das Sturzrisiko über diverse Populationen hinweg zu differenzieren.

Heigold, H., Ruth, P. S., Muccini, J., Lee, D., Barta, S., Rodrigues, A., Hastie, T., Steenerson, K. K., Delp, S. L.2026-09-23
📄 Bioingenieurwesen

A Computational Pipeline for Retinal Capillary Blood Flow Measurement using Adaptive Optics Line Confocal Ophthalmoscopy

Diese Arbeit präsentiert eine computergestützte Pipeline, die sowohl als interaktive 3D-Slicer-Erweiterung als auch als Kommandozeilen-Tool verfügbar ist, welche Videos der adaptiven optischen Linienkonfokalmikroskopie gegen Augenbewegungen stabilisiert und die Blutflussgeschwindigkeiten der retinalen Kapillaren mit einer Fehlermarge von 4 % genau quantifiziert.

Shah, S. M. H., Tong, L., Liu, R., Zhang, Y., Wang, J., Liang, L.2026-09-23