Development of Organoid-on-a-chip Platform for Preclinical DrugScreening
Notice bibliographique
Résumé
Drug-discovery is a lengthy process causing a rapid increase in the global health care cost. In the current days, there is a growing need to implement reliable and predictable in vitro approaches into the early stages of the drug-discovery pipeline, particularly in the context of cancer research. Such effort has been focused on the development of patient-derived tumour organoids, 3D culture models that retain the structure and functions of the organs and display great potential for preclinical drug screening, prediction of patient outcomes, and guiding optimized therapy strategies at the individual level Compared to pre-existing models (tumour cell lines and patient-derived xenografts), tumour organoids can be scaled-up for high throughput testing with fewer ethical concerns. However, numerous challenges may hamper the implementation of this approach in a clinical setting, particularly due to the multifunctional and structural complex nature of organoids. Combining the ability of microfluidic platforms to precisely control fluid input and distribution with that of 3D tumour organoids models to recapitulate tumour organization and in vivo functions, the generation of an appropriate pre-clinical tumour modelorganoid-on-a-chip -can be envisaged, paving the way for personalized cancer medicine
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».