A versatile cancer cell trapping and 1D migration assay in a microfluidic device
Notice bibliographique
Résumé
Highly migratory cancer cells often lead to metastasis and recurrence and are responsible for the high mortality rates in many cancers despite aggressive treatment. Recently, the migratory behavior of patient-derived glioblastoma multiforme cells on microtracks has shown potential in predicting the likelihood of recurrence, while at the same time, antimetastasis drugs have been developed which require simple yet relevant high-throughput screening systems. However, robust in vitro platforms which can reliably seed single cells and measure their migration while mimicking the physiological tumor microenvironment have not been demonstrated. In this study, we demonstrate a microfluidic device which hydrodynamically seeds single cancer cells onto stamped or femtosecond laser ablated polystyrene microtracks, promoting 1D migratory behavior due to the cells’ tendency to follow topographical cues. Using time-lapse microscopy, we found that single U87 glioblastoma multiforme cells migrated more slowly on laser ablated microtracks compared to stamped microtracks of equal width and spacing (p < 0.05) and exhibited greater directional persistence on both 1D patterns compared to flat polystyrene (p < 0.05). Single-cell morphologies also differed significantly between flat and 1D patterns, with cells on 1D substrates exhibiting higher aspect ratios and less circularity (p < 0.05). This microfluidic platform could lead to automated quantification of single-cell migratory behavior due to the high predictability of hydrodynamic seeding and guided 1D migration, an important step to realizing the potential of microfluidic migration assays for drug screening and individualized medicine.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».