A standalone perfusion platform for drug testing and target validation in micro-vessel networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Studying the effects of pharmacological agents on human endothelium includes the routine use of cell monolayers cultivated in multi-well plates. This configuration fails to recapitulate the complex architecture of vascular networks in vivo and does not capture the relationship between shear stress (i.e. flow) experienced by the cells and dose of the applied pharmacological agents. Microfluidic platforms have been applied extensively to create vascular systems in vitro; however, they rely on bulky external hardware to operate, which hinders the wide application of microfluidic chips by non-microfluidic experts. Here, we have developed a standalone perfusion platform where multiple devices were perfused at a time with a single miniaturized peristaltic pump. Using the platform, multiple micro-vessel networks, that contained three levels of branching structures, were created by culturing endothelial cells within circular micro-channel networks mimicking the geometrical configuration of natural blood vessels. To demonstrate the feasibility of our platform for drug testing and validation assays, a drug induced nitric oxide assay was performed on the engineered micro-vessel network using a panel of vaso-active drugs (acetylcholine, phenylephrine, atorvastatin, and sildenafil), showing both flow and drug dose dependent responses. The interactive effects between flow and drug dose for sildenafil could not be captured by a simple straight rectangular channel coated with endothelial cells, but it was captured in a more physiological branching circular network. A monocyte adhesion assay was also demonstrated with and without stimulation by an inflammatory cytokine, tumor necrosis factor-α.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle