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Enregistrement W2959319687 · doi:10.1088/1758-5090/ab30b4

Micropocket hydrogel devices for all-in-one formation, assembly, and analysis of aggregate-based tissues

2019· article· en· W2959319687 sur OpenAlexafffund
Lisa Zhao, Stephanie Mok, Christopher Moraes

Notice bibliographique

RevueBiofabrication · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Cancer Society Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBiofabricationMulticellular organismAggregate (composite)ScalabilitySimple (philosophy)Biological systemNanotechnologyComputer scienceSpheroidHuman breast3D cell cultureMaterials scienceTissue engineeringBiomedical engineeringCell cultureBiologyCellCancer cellEngineeringCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multicellular aggregated tissues have grown critically important in benchtop biomedical research, both as stand-alone spheroids and when assembled into larger bioengineered constructs. However, typical systems for aggregate formation are limited in their capacity to reliably handle such cultures at various experimental stages in a broadly accessible, consistent, and scalable manner. In this work, we develop a broadly versatile all-in-one biofabrication strategy to form uniform, spherical, multicellular aggregates that can be maintained at precisely defined positions for analysis or transfer into a larger tissue. The 3D-printed MicroPocket Culture (MPoC) system consists of an array of simple geometry-based valves in a polyacrylamide hydrogel, and is able to produce hundreds of uniformly-sized aggregates in standard tissue culture well plates, using simple tools that are readily available in all standard biological wet-labs. The model breast cancer aggregates formed in these experiments are retained in defined positions on chip during all liquid handling steps required to stimulate, label, and image the experiment, enabling high-throughput studies on this culture model. Furthermore, MPoCs enable robust formation of aggregates in cell types that do not conventionally form such structures. Finally, we demonstrate that this single platform can also be used to generate complex 3D tissues from the precisely-positioned aggregate building blocks. To highlight the unique and broad versatility of this technique, we develop a simple 3D invasion assay and show that cancer cells preferentially migrate towards nearby model tumors; demonstrating the importance of spatial precision when engineering 3D tissues. Together, this platform presents a broadly accessible and uniquely capable system with which to develop advanced aggregate-based models for tissue engineering, fundamental research, and applied drug discovery.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,271 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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