Microengineered platforms for characterizing the contractile function of in vitro cardiac models
Notice bibliographique
Résumé
Emerging heart-on-a-chip platforms are promising approaches to establish cardiac cell/tissue models in vitro for research on cardiac physiology, disease modeling and drug cardiotoxicity as well as for therapeutic discovery. Challenges still exist in obtaining the complete capability of in situ sensing to fully evaluate the complex functional properties of cardiac cell/tissue models. Changes to contractile strength (contractility) and beating regularity (rhythm) are particularly important to generate accurate, predictive models. Developing new platforms and technologies to assess the contractile functions of in vitro cardiac models is essential to provide information on cell/tissue physiologies, drug-induced inotropic responses, and the mechanisms of cardiac diseases. In this review, we discuss recent advances in biosensing platforms for the measurement of contractile functions of in vitro cardiac models, including single cardiomyocytes, 2D monolayers of cardiomyocytes, and 3D cardiac tissues. The characteristics and performance of current platforms are reviewed in terms of sensing principles, measured parameters, performance, cell sources, cell/tissue model configurations, advantages, and limitations. In addition, we highlight applications of these platforms and relevant discoveries in fundamental investigations, drug testing, and disease modeling. Furthermore, challenges and future outlooks of heart-on-a-chip platforms for in vitro measurement of cardiac functional properties are discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».