Disentangling the fibrous microenvironment: designer culture models for improved drug discovery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Standard high-throughput screening (HTS) assays rarely identify clinically viable 'hits', likely because cells do not experience physiologically realistic culture conditions. The biophysical nature of the extracellular matrix has emerged as a critical driver of cell function and response and recreating these factors could be critically important in streamlining the drug discovery pipeline. AREAS COVERED: The authors review recent design strategies to understand and manipulate biophysical features of three-dimensional fibrous tissues. The effects of architectural parameters of the extracellular matrix and their resulting mechanical behaviors are deconstructed; and their individual and combined impact on cell behavior is examined. The authors then illustrate the potential impact of these physical features on designing next-generation platforms to identify drugs effective against breast cancer. EXPERT OPINION: Progression toward increased culture complexity must be balanced against the demanding technical requirements for high-throughput screening; and strategies to identify the minimal set of microenvironmental parameters needed to recreate disease-relevant responses must be specifically tailored to the disease stage and organ system being studied. Although challenging, this can be achieved through integrative and multidisciplinary technologies that span microfabrication, cell biology, and tissue engineering.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».