A bioengineering method for modeling alveolar Rhabdomyosarcoma and assessing chemotherapy responses
Notice bibliographique
Résumé
Rhabdomyosarcoma (RMS) is the most common pediatric soft-tissue malignant tumor. Treatment of RMS usually includes primary tumor resection along with systemic chemotherapy. Two-dimensional (2D) cell culture systems and animal models have been extensively used for investigating the potential efficacy of new RMS treatments. However, RMS cells behave differently in 2D culture than in vivo, which has recently inspired the adoption of three-dimensional (3D) culture environments. In the current paper, we will describe the detailed methodology we have developed for fabricating a 3D engineered model to study alveolar RMS (ARMS) in vitro. This model consists of a thermally cross-linked collagen disk laden with RMS cells that mimics the structural and bio-chemical aspects of the tumor extracellular matrix (ECM). This process is highly reproducible and produces a 3D engineered model that can be used to analyze the cytotoxicity and autophagy induction of drugs on ARMS cells. The most improtant bullet points are as following:•We fabricated 3D model of ARMS.•The current ARMS 3D model can be used for screening of chemotherapy drugs.•We developed methods to detect apoptosis and autophagy in ARMS 3D model to detect the mechansims of chemotherapy agents.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».