A Three-Dimensional Dense Collagen Hydrogel to Model Cancer Cell/Osteoblast Interactions
Notice bibliographique
Résumé
No curative treatment options exist once breast cancer metastasizes to bone. This is due, in part, to an incomplete understanding of how osteolytic cancers interact with bone. Presented here is a novel approach to study the interactions between triple negative breast cancer cells and osteoblasts within a 3D collagenous environment. More specifically, a dense collagen hydrogel was employed to model interactions between MDA-MB-231 breast cancer cells and MC3T3-E1 pre-osteoblasts. Co-cultures with these two cell types, or MDA-MB-231-derived conditioned medium applied to MC3T3-E1 cells, were established in the context of plastically compressed dense collagen gel matrices. Importantly, breast cancer-derived conditioned medium or the establishment of breast cancer/osteoblast co-cultures did not negatively influence MC3T3-E1 cell viability. The inclusion of either conditioned medium or the presence of MDA-MB-231 cells resulted in impaired MC3T3-E1 differentiation into osteoblasts, which coincided with reduced osteoblast-mediated mineralization. The results presented here demonstrate that dense collagen gels provide a model environment to examine the effect of osteolytic breast cancer cells on osteoblast differentiation and subsequent mineralization of the collagen scaffold.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».