Investigating Programmed Cell Death and Tumor Invasion in a Three-Dimensional (3D) Microfluidic Model of Glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma multiforme (GBM) is a rapidly progressive and deadly form of brain tumor with a median survival rate of ~15 months. GBMs are hard to treat and significantly affect the patient's physical and cognitive abilities and quality of life. Temozolomide (TMZ)-an alkylating agent that causes DNA damage-is the only chemotherapy choice for the treatment of GBM. However, TMZ also induces autophagy and causes tumor cell resistance and thus fails to improve the survival rate among patients. Here, we studied the drug-induced programmed cell death and invasion inhibition capacity of TMZ and a mevalonate cascade inhibitor, simvastatin (Simva), in a three-dimensional (3D) microfluidic model of GBM. We elucidate the role of autophagy in apoptotic cell death by comparing apoptosis in autophagy knockdown cells (Atg7 KD) against their scrambled counterparts. Our results show that the cells were significantly less sensitive to drugs in the 3D model as compared to monolayer culture systems. An immunofluorescence analysis confirmed that apoptosis is the mechanism of cell death in TMZ- and Simva-treated glioma cells. However, the induction of apoptosis in the 3D model is significantly lower than in monolayer cultures. We have also shown that autophagy inhibition (Atg7 KD) did not change TMZ and Simva-induced apoptosis in the 3D microfluidic model. Overall, for the first time in this study we have established the simultaneous detection of drug induced apoptosis and autophagy in a 3D microfluidic model of GBM. Our study presents a potential ex vivo platform for developing novel therapeutic strategies tailored toward disrupting key molecular pathways involved in programmed cell death and tumor invasion in glioblastoma.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».