Cells, tissues, and organs on chips: challenges and opportunities for the cancer tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
The transition to increasingly sophisticated microfluidic systems has led to the emergence of "organ-on-chip" technology that can faithfully recapitulate organ-level function. Given the rapid progress at the interface between microfluidics and cell biology, there is need to provide a focused evaluation of the state-of-the-art in microfluidic systems for cancer research to advance development, accelerate discovery of novel insights, and facilitate cooperation between engineers, biologists and oncologists in the clinic. Here, we provide a focused review of microfluidics technology from cells- and tissues- to organs-on-chips with application toward studying the tumor microenvironment. Key aspects of the tumor microenvironment including angiogenesis, hypoxia, biochemical gradients, tumor-stromal interactions, and the extracellular matrix are summarized for both solid tumors and non-solid hematologic malignancies. An overview of microfluidic systems designed specifically to answer questions related to different aspects of the tumor microenvironment is provided, followed by an examination of how these systems offer new opportunities to study outstanding challenges related to the major cancer hallmarks. Challenges also remain for microfluidics engineers, but it is hoped that cooperation between engineers and biologists at the intersection of their respective fields will lead to significant impact on the utility of organs-on-chips in cancer research.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».