A Robust Protocol for Decellularized Human Lung Bioink Generation Amenable to 2D and 3D Lung Cell Culture
Notice bibliographique
Résumé
Decellularization efforts must balance the preservation of the extracellular matrix (ECM) components while eliminating the nucleic acid and cellular components. Following effective removal of nucleic acid and cell components, decellularized ECM (dECM) can be solubilized in an acidic environment with the assistance of various enzymes to develop biological scaffolds in different forms, such as sheets, tubular constructs, or three-dimensional (3D) hydrogels. Each organ or tissue that undergoes decellularization requires a distinct and optimized protocol to ensure that nucleic acids are removed, and the ECM components are preserved. The objective of this study was to optimize the decellularization process for dECM isolation from human lung tissues for downstream 2D and 3D cell culture systems. Following protocol optimization and dECM isolation, we performed experiments with a wide range of dECM concentrations to form human lung dECM hydrogels that were physically stable and biologically responsive. The dECM based-hydrogels supported the growth and proliferation of primary human lung fibroblast cells in 3D cultures. The dECM is also amenable to the coating of polyester membranes in Transwell™ Inserts to improve the cell adhesion, proliferation, and barrier function of primary human bronchial epithelial cells in 2D. In conclusion, we present a robust protocol for human lung decellularization, generation of dECM substrate material, and creation of hydrogels that support primary lung cell viability in 2D and 3D culture systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».