Micro-dissected tumor tissues on chip: an ex vivo method for drug testing and personalized therapy
Notice bibliographique
Résumé
In cancer research and personalized medicine, new tissue culture models are needed to better predict the response of patients to therapies. With a concern for the small volume of tissue typically obtained through a biopsy, we describe a method to reproducibly section live tumor tissue to submillimeter sizes. These micro-dissected tissues (MDTs) share with spheroids the advantages of being easily manipulated on-chip and kept alive for periods extending over one week, while being biologically relevant for numerous assays. At dimensions below ~420 μm in diameter, as suggested by a simple metabolite transport model and confirmed experimentally, continuous perfusion is not required to keep samples alive, considerably simplifying the technical challenges. For the long-term culture of MDTs, we describe a simple microfluidic platform that can reliably trap samples in a low shear stress environment. We report the analysis of MDT viability for eight different types of tissues (four mouse xenografts derived from human cancer cell lines, three from ovarian and prostate cancer patients, and one from a patient with benign prostatic hyperplasia) analyzed by both confocal microscopy and flow cytometry over an 8-day incubation period. Finally, we provide a proof of principle for chemosensitivity testing of human tissue from a cancer patient performed using the described MDT chip method. This technology has the potential to improve treatment success rates by identifying potential responders earlier during the course of treatment and providing opportunities for direct drug testing on patient tissues in early drug development stages.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».