A Novel 3D Co-culture Platform for Integrating Tissue Interfaces for Tumor Growth, Migration and Therapeutic Sensitivity: “PP-3D-S”
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Metastatic cancers can be highly heterogeneous, show large patient variability and are typically hard to treat due to chemoresistance. Personalized therapies are therefore needed to suppress tumor growth and enhance patient’s quality of life. Identifying appropriate patient-specific therapies remains a challenge though, due mainly to non-physiological in vitro culture systems. Therefore, more complex and physiological in vitro human cancer microenvironment tools could drastically aid in development of new therapies. We developed a plasma-modified, electro-spun 3D scaffold (PP-3D-S) that can mimic the human cancer microenvironment for customized-cancer therapeutic screening. The PP-3D-S were characterized for optimal plasma-modifying treatment and scaffolds morphology including fiber diameter and pore size. PP-3D-S was then seeded with human fibroblasts to mimic a stromal tissue layer; cell adhesion on plasma-modified poly (lactic acid), PLA, electrospun mats vastly exceeded that on untreated controls. The cell-seeded scaffolds were then overlaid with alginate/gelatin-based hydrogel embedded with MDA-MB231 human breast cancer cells, representing a tumor-tissue interface. Among three different plasma treatments, we found that NH 3 plasma promoted the most tumor cell migration to the scaffold surfaces after 7 days of culture. For all treated and non-treated mats, we observed a significant difference in tumor cell migration between small-sized and either medium- or large-sized scaffolds. In addition, we found that the PP-3D-S was highly comparable to the standard Matrigel® migration assays in two different sets of doxorubicin screening experiments, where 75% reduction in migration was achieved with 0.5μM doxorubicin for both systems. Taken together, our data indicate that PP-3D-S is an effective, low-cost, and easy-to-use alternate 3D tumor migration model which may be suitable as a physiological drug screening tool for personalized medicine against metastatic cancers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».