Independently Tuning the Biochemical and Mechanical Properties of 3D Hyaluronan-Based Hydrogels with Oxime and Diels–Alder Chemistry to Culture Breast Cancer Spheroids
Notice bibliographique
Résumé
For native breast cancer cell growth to be mimicked in vitro as spheroids, a well-defined matrix that mimics the tumor microenvironment is required. Finding a biomimetic material for 3D cell culture other than Matrigel has challenged the field. Because hyaluronan is naturally abundant in the tumor microenvironment and can be chemically modified, we synthesized a hyaluronan (HA) hydrogel with independently tunable mechanical and chemical properties for 3D culture of breast cancer cells. By modifying HA with distinct bioorthogonal functional groups, its mechanical properties are controlled by chemical cross-linking via oxime ligation, and its biochemical properties are controlled by grafting bioactive peptides via Diels-Alder chemistry. A series of hydrogels were screened in terms of stiffness and peptide composition for cancer spheroid formation. In the optimal hydrogel formulation, the 3D breast cancer spheroids showed decreased drug diffusion into their core and upregulation of cellular multidrug-resistant efflux pumps similar to what is observed in drug-resistant tumors. Our results highlight the potential of these tunable and well-defined gels in drug screening assays.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».