MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2906267672 · doi:10.1002/adma.201806214

Rationally Designed 3D Hydrogels Model Invasive Lung Diseases Enabling High‐Content Drug Screening

2018· article· en· W2906267672 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberous Sclerosis Complex Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymphangioleiomyomatosismTORC1Self-healing hydrogelsCancer researchDrugLungBiologyCellTuberous sclerosisMaterials scienceCell biologySignal transductionPathologyPharmacologyMedicinePI3K/AKT/mTOR pathwayInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell behavior is highly dependent upon microenvironment. Thus, to identify drugs targeting metastatic cancer, screens need to be performed in tissue mimetic substrates that allow cell invasion and matrix remodeling. A novel biomimetic 3D hydrogel platform that enables quantitative analysis of cell invasion and viability at the individual cell level is developed using automated data acquisition methods with an invasive lung disease (lymphangioleiomyomatosis, LAM) characterized by hyperactive mammalian target of rapamycin complex 1 (mTORC1) signaling as a model. To test the lung-mimetic hydrogel platform, a kinase inhibitor screen is performed using tuberous sclerosis complex 2 (TSC2) hypomorphic cells, identifying Cdk2 inhibition as a putative LAM therapeutic. The 3D hydrogels mimic the native niche, enable multiple modes of invasion, and delineate phenotypic differences between healthy and diseased cells, all of which are critical to effective drug screens of highly invasive diseases including lung cancer.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,246 · 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