A 96-well culture platform enables longitudinal analyses of engineered human skeletal muscle microtissue strength
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Three-dimensional (3D) in vitro models of human skeletal muscle mimic aspects of native tissue structure and function, thereby providing a promising system for disease modeling, drug discovery or pre-clinical validation, and toxicity testing. Widespread adoption of this research approach is hindered by the lack of an easy-to-use platform that is simple to fabricate and yields arrays of human skeletal muscle micro-tissues (hMMTs) in culture with reproducible physiological responses that can be assayed non-invasively. Here, we describe a design and methods to generate a reusable mold to fabricate a 96-well platform, referred to as MyoTACTIC, that enables bulk production of 3D hMMTs. All 96-wells and all well features are cast in a single step from the reusable mold. Non-invasive calcium transient and contractile force measurements are performed on hMMTs directly in MyoTACTIC, and unbiased force analysis occurs by a custom automated algorithm, allowing for longitudinal studies of function. Characterizations of MyoTACTIC and resulting hMMTs confirms the reproducibility of device fabrication and biological responses. We show that hMMT contractile force mirrors expected responses to compounds shown by others to decrease (dexamethasone, cerivistatin) or increase (IGF-1) skeletal muscle strength. Since MyoTACTIC supports hMMT long-term culture, we evaluated direct influences of pancreatic cancer chemotherapeutics agents on contraction competent human skeletal muscle fibers. A single application of a clinically relevant dose of Irinotecan decreased hMMT contractile force generation, while clear effects on fiber atrophy were observed histologically only at a higher dose. This suggests an off-target effect that may contribute to cancer associated muscle wasting, and highlights the value of the MyoTACTIC platform to non-invasively predict modulators of human skeletal muscle function.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».