Coupling Microfluidic Platforms, Microfabrication, and Tissue Engineered Scaffolds to Investigate Tumor Cells Mechanobiology
Notice bibliographique
Résumé
The tumor microenvironment (TME) is composed of dynamic and complex networks composed of matrix substrates, extracellular matrix (ECM), non-malignant cells, and tumor cells. The TME is in constant evolution during the disease progression, most notably through gradual stiffening of the stroma. Within the tumor, increased ECM stiffness drives tumor growth and metastatic events. However, classic in vitro strategies to study the TME in cancer lack the complexity to fully replicate the TME. The quest to understand how the mechanical, geometrical, and biochemical environment of cells impacts their behavior and fate has been a major force driving the recent development of new technologies in cell biology research. Despite rapid advances in this field, many challenges remain in order to bridge the gap between the classical culture dish and the biological reality of actual tissue. Microfabrication coupled with microfluidic approaches aim to engineer the actual complexity of the TME. Moreover, TME bioengineering allows artificial modulations with single or multiple cues to study different phenomena occurring in vivo. Some innovative cutting-edge tools and new microfluidic approaches could have an important impact on the fields of biology and medicine by bringing deeper understanding of the TME, cell behavior, and drug effects.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».