Cells, tissues, and organs on chips: challenges and opportunities for the cancer tumor microenvironment
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
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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