Long-term fluorescence hyperspectral imaging of on-chip treated co-culture tumour spheroids to follow clonal evolution
Notice bibliographique
Résumé
Multicellular tumour spheroids are an ideal in vitro tumour model to study clonal heterogeneity and drug resistance in cancer research because different cell types can be mixed at will. However, measuring the individual response of each cell population over time is challenging: current methods are either destructive, such as flow cytometry, or cannot image throughout a spheroid, such as confocal microscopy. Our group previously developed a wide-field fluorescence hyperspectral imaging system to study spheroids formed and cultured in microfluidic chips. In the present study, two subclones of a single parental ovarian cancer cell line transfected to express different fluorophores were produced and co-culture spheroids were formed on-chip using ratios forming highly asymmetric subpopulations. We performed a 3D proliferation assay on each cell population forming the spheroids that matched the 2D growth behaviour. Response assays to PARP inhibitors and platinum-based drugs were also performed to follow the clonal evolution of mixed populations. Our experiments show that hyperspectral imaging can detect spheroid response before observing a decrease in spheroid diameter. Hyperspectral imaging and microfluidic-based spheroid assays provide a versatile solution to study clonal heterogeneity, able to measure response in subpopulations presenting as little as 10% of the initial spheroid.
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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 | 0,001 |
| 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 ».