A 3D microfluidic platform incorporating methacrylated gelatin hydrogels to study physiological cardiovascular cell–cell interactions
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The cardiovascular system is particularly well-suited to modelling with microfluidic technologies, and much progress has been made to create microfluidic devices that mimic the microvasculature. In contrast, microfluidic platforms that model larger blood vessels and heart valves are lacking, despite the clear potential benefits of improved physiological relevance and enhanced throughput over traditional cell culture technologies. To address this need, we developed a bilayer membrane microfluidic device to model the vascular/valvular three-dimensional environment. Key features of the platform include physiologically-relevant spatial arrangement of multiple cell types, fluid flow over an endothelial monolayer, a porous membrane that permits heterotypic cell interactions while maintaining cell compartmentalization, and a photopolymerizable gelatin methacrylate (gel-MA) hydrogel as a physiologically-relevant subendothelial 3D matrix. Processing guidelines were defined for successful in-channel polymerization of gel-MA hydrogels that were mechanically stable, had physiologically-relevant elastic moduli of 2-30 kPa, and supported over 80% primary cell viability for at least four days in culture. The platform was applied to investigate shear stress-regulated paracrine interactions between valvular endothelial cells and valvular interstitial cells. The presence of endothelial cells significantly suppressed interstitial cell pathological differentiation to α-smooth muscle actin-positive myofibroblasts, an effect that was enhanced when the endothelium was exposed to flow-induced shear stress. We expect this versatile organ-on-a-chip platform to have broad utility for mechanistic vascular and valvular biology studies and to be useful for drug screening in physiologically-relevant 3D cardiovascular microenvironments.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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