Toward a neurospheroid niche model: optimizing embedded 3D bioprinting for fabrication of neurospheroid brain-like co-culture constructs
Notice bibliographique
Résumé
platforms for neural development and disorder studies is the reproduction of the multicellular three-dimensional (3D) brain microenvironment and the capturing of cell-cell interactions within the model. The power of self-organization of diverse cell types into brain spheroids could be harnessed to study mechanisms underlying brain development trajectory and diseases. A challenge of current 3D organoid and spheroid models grown in petri-dishes is the lack of control over cellular localization and diversity. To overcome this limitation, neural spheroids can be patterned into customizable 3D structures using microfabrication. We developed a 3D brain-like co-culture construct using embedded 3D bioprinting as a flexible solution for composing heterogenous neural populations with neurospheroids and glia. Specifically, neurospheroid-laden free-standing 3D structures were fabricated in an engineered astrocyte-laden support bath resembling a neural stem cell niche environment. A photo-crosslinkable bioink and a thermal-healing supporting bath were engineered to mimic the mechanical modulus of soft tissue while supporting the formation of self-organizing neurospheroids within elaborate 3D networks. Moreover, bioprinted neurospheroid-laden structures exhibited the capability to differentiate into neuronal cells. These brain-like co-cultures could provide a reproducible platform for modeling neurological diseases, neural regeneration, and drug development and repurposing.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».