NanoMEA: a versatile platform for high-throughput analysis of structure-function relationships in human stem cell-derived excitable cells and tissues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Somatic cells derived from human pluripotent stem cell (hPSC) sources hold significant potential as a means to improve current in vitro screening assays. However, their inconsistent ability to recapitulate the structural and functional characteristics of native cells has raised questions regarding their ability to accurately predict the functional behavior of human tissues when exposed to chemical or pathological insults. In addition, the lack of cytoskeletal organization within conventional culture platforms prevents analysis of how structural changes in human tissues affect functional performance. Using cation-permeable hydrogels, we describe the production of multiwell nanotopographically-patterned microelectrode arrays (nanoMEAs) for studying the effect of structural organization on hPSC-derived cardiomyocyte and neuronal function in vitro . We demonstrate that nanoscale topographic substrate cues promote the development of more ordered cardiac and neuronal monolayers while simultaneously enhancing cytoskeletal organization, protein expression patterns, and electrophysiological function in these cells. We then show that these phenotypic improvements act to alter the sensitivity of hPSC-derived cardiomyocytes to treatment with arrhythmogenic and conduction-blocking compounds that target structural features of the cardiomyocyte. Similarly, we demonstrate that neuron sensitivity to synaptic blockers is increased when cells are maintained on nanotopographically-patterned Nafion surfaces. The improved structural and functional capacity of hPSC-derived cardiomyocyte and neuronal populations maintained on nanoMEAs may have important implications for improving the predictive capabilities of cell-based electrophysiological assays used in preclinical screening applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».