Alginate–gelatin–Matrigel hydrogels enable the development and multigenerational passaging of patient-derived 3D bioprinted cancer spheroid models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogels consisting of controlled fractions of alginate, gelatin, and Matrigel enable the development of patient-derived bioprinted tissue models that support cancer spheroid growth and expansion. These engineered models can be dissociated to be then reintroduced to new hydrogel solutions and subsequently reprinted to generate multigenerational models. The process of harvesting cells from 3D bioprinted models is possible by chelating the ions that crosslink alginate, causing the gel to weaken. Inclusion of the gelatin and Matrigel fractions to the hydrogel increases the bioactivity by providing cell-matrix binding sites and promoting cross-talk between cancer cells and their microenvironment. Here we show that immortalized triple-negative breast cancer cells (MDA-MB-231) and patient-derived gastric adenocarcinoma cells can be reprinted for at least three 21 d culture cycles following bioprinting in the alginate/gelatin/Matrigel hydrogels. Our drug testing results suggest that our 3D bioprinted model can also be used to recapitulate in vivo patient drug response. Furthermore, our results show that iterative bioprinting techniques coupled with alginate biomaterials can be used to maintain and expand patient-derived cancer spheroid cultures for extended periods without compromising cell viability, altering division rates, or disrupting cancer spheroid formation.
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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 | 0,000 | 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 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 ».