Endothelial Regulation of Drug Transport in a 3D Vascularized Tumor Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drug discovery and efficacy in cancer treatments are limited by the inability of pre‐clinical models to predict successful outcomes in humans. Limitations remain partly due to their lack of a physiologic tumor microenvironment (TME), which plays a considerable role in drug delivery and tumor response to therapy. Chemotherapeutics and immunotherapies rely on transport through the vasculature, via the smallest capillaries and stroma to the tumor, where passive and active transport processes are at play. Here, a 3D vascularized tumor on‐chip is used to examine drug delivery in a relevant TME within a large bed of perfusable vasculature. This system demonstrates highly localized pathophysiological effects of two tumor spheroids (Skov3 and A549), which cause significant changes in vessel density and barrier function. Paclitaxel (Taxol) uptake is examined through diffusivity measurements, functional efflux assays, and accumulation of the fluorescent‐conjugated drug within the TME. Due to vascular and stromal contributions, differences in the response of vascularized tumors to Taxol (shrinkage and CD44 expression) are apparent compared with simpler models. This model specifically allows for examination of spatially resolved tumor‐associated endothelial dysfunction, likely improving the representation of in vivo drug distribution, and has potential for development into a more predictable model of drug delivery.
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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 | 0,001 | 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 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 ».