Human Cervical Keratinocyte-Derived Monolayer and Organoid Cultures for Disease Modelling and Drug Screening
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The successful isolation and propagation of patient-derived keratinocytes from cervical lesions constitute a more appropriate model of cervical disease than traditional cervical cancer-derived cell lines such as SiHa and CaSki. Our aim was to streamline the growth of patient-obtained, cervical keratinocytes into a reproducible process. We performed an observational case series study with 60 women referred to colposcopy for a diagnostic biopsy. Main outcome measures were how many samples could be passaged at least once, and where enough cells could be established, to precisely define their proliferation profile over time. Altering cell culture conditions over those reported by other groups markedly improved outcomes. We were also successful in making freeze backs which could be resuscitated for additional experiments. For best results, biopsy-intrinsic factors such as size and tissue digestion appear to be major variables. This seems to be the first systematic report with a well characterized and defined sample size, detailed protocol, carefully assessed cell yield and performance, and to successfully grow multi-layered, organoid cultures from cervical keratinocytes. This research is particularly impactful for constituting a sample repository-on-demand for appropriate disease modelling and drug screening under the umbrella of personalized health.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».