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Enregistrement W4223548340 · doi:10.3390/mi13040587

Uniform Tumor Spheroids on Surface-Optimized Microfluidic Biochips for Reproducible Drug Screening and Personalized Medicine

2022· article· en· W4223548340 sur OpenAlexafffund
Neda Azizipour, Rahi Avazpour, Michael H. Weber, Mohamad Sawan, Abdellah Ajji, Derek H. Rosenzweig

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityMcGill University Health CentrePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesPolytechnique MontréalRoyal Bank of CanadaMcGill University
Mots-clésSpheroidBiochipBiomedical engineeringCell cultureIn vivoMaterials scienceLung cancerMicrofluidics3D cell cultureChemistryNanotechnologyCancer researchBiologyMedicinePathologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spheroids are recognized for resembling the important characteristics of natural tumors in cancer research. However, the lack of controllability of the spheroid size, form, and density in conventional spheroid culture methods reduces the reproducibility and precision of bioassay results and the assessment of drug-dose responses in spheroids. Nonetheless, the accurate prediction of cellular responses to drug compounds is crucial for developing new efficient therapeutic agents and optimizing existing therapeutic strategies for personalized medicine. We developed a surface-optimized PDMS microfluidic biochip to produce uniform and homogenous multicellular spheroids in a reproducible manner. This platform is surface optimized with 10% bovine serum albumin (BSA) to provide cell-repellent properties. Therefore, weak cell-surface interactions lead to the promotion of cell self-aggregations and the production of compact and uniform spheroids. We used a lung cancer cell line (A549), a co-culture model of lung cancer cells (A549) with (primary human osteoblasts, and patient-derived spine metastases cells (BML, bone metastasis secondary to lung). We observed that the behavior of cells cultured in three-dimensional (3D) spheroids within this biochip platform more closely reflects in vivo-like cellular responses to a chemotherapeutic drug, Doxorubicin, rather than on 24-well plates (two-dimensional (2D) model). It was also observed that the co-culture and patient-derived spheroids exhibited resistance to anti-cancer drugs more than the mono-culture spheroids. The repeatability of drug test results in this optimized platform is the hallmark of the reproducibility of uniform spheroids on a chip. This surface-optimized biochip can be a reliable platform to generate homogenous and uniform spheroids to study and monitor the tumor microenvironment and for drug screening.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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