Transcribing In Vivo Blood Vessel Networks into In Vitro Perfusable Microfluidic Devices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The 3D architecture of blood vessel networks dictates how nutrients, waste, and drugs are transported. These transport processes are difficult to study in vivo, leading researchers to develop methods to construct vessel networks in vitro. However, existing methods require expensive, customized equipment and cannot create large (>1 cm3) constructs. This makes them inaccessible to many researchers or educators. Here, a method that transcribes 3D images of blood vessel networks into physical microfluidic devices is developed. The method takes 3D images of blood vessel networks and uses fused‐filament 3D fabrication with standard polylactic acid (PLA) filament to print the imaged vessel network. The 3D printout is cast in polydimethylsiloxane (PDMS) and dissolved, producing vessel channels that are lined with endothelial cells. Devices imprinted with different vessel networks including small intestinal villi, pancreatic islets, and tumors from mice and humans are created. The method replicates the complex geometries of blood vessel networks in an in vitro device with commonly available equipment and materials. This increases the accessibility of this technology by allowing researchers or educators without access to expensive laser ablation microscope set‐ups or custom 3D printers to be able to create vasculature network devices.
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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) | 0,002 | 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 ».