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Enregistrement W2889431912 · doi:10.1038/s41598-018-31502-6

Tissue-engineered 3D melanoma model with blood and lymphatic capillaries for drug development

2018· article· en· W2889431912 sur OpenAlexafffund
Jennifer Bourland, Julie Fradette, François A. Auger

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésMelanomaLymphatic systemExtracellular matrixCancer researchMedicinePathologyMatrigelHuman skinTumor microenvironmentBiologyAngiogenesisCell biologyTumor cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While being the rarest skin cancer, melanoma is also the deadliest. To further drug discovery and improve clinical translation, new human cell-based in vitro models are needed. Our work strives to mimic the melanoma microenvironment in vitro as an alternative to animal testing. We used the self-assembly method to produce a 3D human melanoma model exempt of exogenous biomaterial. This model is based on primary human skin cells and melanoma cell lines while including a key feature for tumor progression: blood and lymphatic capillaries. Major components of the tumor microenvironment such as capillaries, human extracellular matrix, a stratified epidermis (involucrin, filaggrin) and basement membrane (laminin 332) are recapitulated in vitro . We demonstrate the persistence of CD31 + blood and podoplanin + /LYVE-1 + lymphatic capillaries in the engineered tissue. Chronic treatment with vemurafenib was applied to the model and elicited a dose-dependent response on proliferation and apoptosis, making it a promising tool to test new compounds in a human-like environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations88
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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