Mimicking Human Pathophysiology in Organ‐on‐Chip Devices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Convergence of life sciences, engineering, and basic sciences has opened new horizons for biologically inspired innovations, and a considerable number of organ‐on‐a‐chip platforms have been developed for mimicking physiological systems of biological organs such as the brain, heart, lung, kidney, liver, and gut. Various biophysicochemical factors can also be introduced into such organ‐on‐a‐chip platforms to study metabolic and systemic effects spanning from drug toxicity to different pathologic manifestations. There is also a pressing need to develop better disease models for common pathologies using variations of these platforms. This can be achieved by recapitulating the unique microenvironment of a disease to investigate the cause and development of abnormal conditions as well as the structural and functional changes resulting from such a pathology. In this review, the organ‐on‐a‐chip platforms that have been developed to model different pathologies of neurodegenerative, cardiovascular, respiratory, hepatic, and digestive systems, along with cancer are summarized. Although the field is still in its infancy, it is anticipated that developing disease model‐on‐a‐chip platforms will likely be a valuable addition to the field of disease modeling, pathology studies, and improved drug discovery.
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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 | 0,001 |
| 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 ».