Review of Design Considerations for Brain-on-a-Chip Models
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the need for sophisticated human in vitro models for integrative biology has motivated the development of organ-on-a-chip platforms. Organ-on-a-chip devices are engineered to mimic the mechanical, biochemical and physiological properties of human organs; however, there are many important considerations when selecting or designing an appropriate device for investigating a specific scientific question. Building microfluidic Brain-on-a-Chip (BoC) models from the ground-up will allow for research questions to be answered more thoroughly in the brain research field, but the design of these devices requires several choices to be made throughout the design development phase. These considerations include the cell types, extracellular matrix (ECM) material(s), and perfusion/flow considerations. Choices made early in the design cycle will dictate the limitations of the device and influence the end-point results such as the permeability of the endothelial cell monolayer, and the expression of cell type-specific markers. To better understand why the engineering aspects of a microfluidic BoC need to be influenced by the desired biological environment, recent progress in microfluidic BoC technology is compared. This review focuses on perfusable blood-brain barrier (BBB) and neurovascular unit (NVU) models with discussions about the chip architecture, the ECM used, and how they relate to the in vivo human brain. With increased knowledge on how to make informed choices when selecting or designing BoC models, the scientific community will benefit from shorter development phases and platforms curated for their application.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».