Recapitulating Pancreatic Tumor Microenvironment through Synergistic Use of Patient Organoids and Organ‐on‐a‐Chip Vasculature
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tumor progression relies heavily on the interaction between the neoplastic epithelial cells and their surrounding stromal partners. This cell cross-talk affects stromal development, and ultimately the heterogeneity impacts drug efflux and efficacy. To mimic this evolving paradigm, we have micro-engineered a three-dimensional (3D) vascularized pancreatic adenocarcinoma tissue in a tri-culture system composed of patient derived pancreatic organoids, primary human fibroblasts and endothelial cells on a perfusable InVADE platform situated in a 96-well plate. Uniquely, through synergistic engineering we combined the benefits of cellular fidelity of patient tumor derived organoids with the addressability of a plastic organ-on-a-chip platform. Validation of this platform included demonstrating the growth of pancreatic tumor organoids by monitoring the change in metabolic activity of the tissue. Investigation of tumor microenvironmental behavior highlighted the role of fibroblasts in symbiosis with patient organoid cells, resulting in a six-fold increase of collagen deposition and a corresponding increase in tissue stiffness in comparison to fibroblast free controls. The value of a perfusable vascular network was evident in drug screening, as perfusion of gemcitabine into a stiffened matrix did not show the dose-dependent effects on tumor viability as those under static conditions. These findings demonstrate the importance of studying the dynamic synergistic relationship between patient cells with stromal fibroblasts, in a 3D perfused vascular network, to accurately understand and recapitulate the tumor microenvironment.
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.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle