A compartmentalized microfluidic chip with crisscross microgrooves and electrophysiological electrodes for modeling the blood–retinal barrier
Notice bibliographique
Résumé
The interconnection of different tissue-tissue interfaces may extend organ-on-chips to a new generation of sophisticated models capable of recapitulating more complex organ-level functions. Single interfaces are largely recreated in organ-on-chips by culturing the cells on opposite sides of a porous membrane that splits a chamber in two or by connecting the cells of two adjacent compartments through microchannels. However, it is difficult to interconnect more than one interface using these approaches. To address this challenge, we present a novel microfluidic device where cells are arranged in parallel compartments and are highly interconnected through a grid of microgrooves, which facilitates paracrine signaling and heterotypic cell-cell contact between multiple tissues. In addition, the device includes electrodes on the substrate for the measurement of transepithelial electrical resistance (TEER). Unlike conventional methods for measuring the TEER where electrodes are on each side of the cell barrier, a method with only electrodes on the substrate has been validated. As a proof-of-concept, we have used the device to mimic the structure of the blood-retinal barrier by co-culturing primary human retinal endothelial cells (HREC), a human neuroblastoma cell line (SH-SY5Y), and a human retinal pigment epithelial cell line (ARPE-19). Cell barrier formations were assessed by a permeability assay, TEER measurements, and ZO-1 expression. These results validate the proposed microfluidic device with microgrooves as a promising in vitro tool for the compartmentalization and monitoring of barrier tissues.
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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 | 0,001 | 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 ».