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Enregistrement W2602592167 · doi:10.1021/acs.accounts.6b00543

Engineering Cellular Microenvironments with Photo- and Enzymatically Responsive Hydrogels: Toward Biomimetic 3D Cell Culture Models

2017· article· en· W2602592167 sur OpenAlexafffund
Roger Y. Tam, Laura J. Smith, Molly S. Shoichet

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSelf-healing hydrogelsIn vivo3D cell cultureChemistryCell cultureIn vitroBiophysicsCellNanotechnologyTissue engineeringCell biologyMaterials scienceBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional cell culture techniques using 2D polystyrene or glass have provided great insight into key biochemical mechanisms responsible for cellular events such as cell proliferation, differentiation, and cell-cell interactions. However, the physical and chemical properties of 2D culture in vitro are dramatically different than those found in the native cellular microenvironment in vivo. Cells grown on 2D substrates differ significantly from those grown in vivo, and this explains, in part, why many promising drug candidates discovered through in vitro drug screening assays fail when they are translated to in vivo animal or human models. To overcome this obstacle, 3D cell culture using biomimetic hydrogels has emerged as an alternative strategy to recapitulate native cell growth in vitro. Hydrogels, which are water-swollen polymers, can be synthetic or naturally derived. Many methods have been developed to control the physical and chemical properties of the hydrogels to match those found in specific tissues. Compared to 2D culture, cells cultured in 3D gels with the appropriate physicochemical cues can behave more like they naturally do in vivo. While conventional hydrogels involve modifications to the bulk material to mimic the static aspects of the cellular microenvironment, recent progress has focused on using more dynamic hydrogels, the chemical and physical properties of which can be altered with external stimuli to better mimic the dynamics of the native cellular microenvironment found in vivo. In this Account, we describe our progress in designing stimuli-responsive, optically transparent hydrogels that can be used as biomimetic extracellular matrices (ECMs) to study cell differentiation and migration in the context of modeling the nervous system and cancer. Specifically, we developed photosensitive agarose and hyaluronic acid hydrogels that are activated by single or two-photon irradiation for biomolecule immobilization at specific volumes within the 3D hydrogel. By controlling the spatial location of protein immobilization, we created 3D patterns and protein concentration gradients within these gels. We used the latter to study the effect of VEGF-165 concentration gradients on the interactions between endothelial cells and retinal stem cells. Hyaluronic acid (HA) is particularly compelling as it is naturally found in the ECM of many tissues and the tumor microenvironment. We used Diels-Alder click chemistry and cryogelation to alter the chemical and physical properties of these hydrogels. We also designed HA hydrogels to study the invasion of breast cancer cells. HA gels were chemically cross-linked with matrix metalloproteinase (MMP)-degradable peptides that degrade in the presence of cancer cell-secreted MMPs, thus allowing cells to remodel their local microenvironment and invade into HA/MMP-degradable gels.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations167
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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