Abstracts from the 9th International Conference for Healthcare and Medical Students (ICHAMS)
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma, a cancer of melanocytes, is one of the most common cancers in the world.In living tissues, it grows surrounded by a 3D microenvironment, which provides physical support and determines disease progression and prognosis.The aim of this project was to determine how different melanoma cell lines M14 and SK-MEL-28 behave, grow and expand in 3D in vitro models using collagen-based scaffolds.Collagen scaffolds contained either chondroitin to mimic skin tissue, hyaluronic acid or nano-hydroxyapatite to mimic bone tissue.All tested scaffolds were populated with melanoma M14 and SK-MEL-28 cells that were left to grow for 28 days.Scaffold infiltrations by cells were assessed on day 1, 7, 14, 21 and 28.Populated scaffolds were then processed with a tissue processor, embedded in paraffin wax, sliced up with a microtome and stained with H&E followed by bright field microscopy.The images were put together in chronological order to see the growth progression.Both SK-MEL-28 and M14 cell lines have demonstrated most penetration when grown on chondroitin scaffolds, followed by hyaluronic acid scaffolds.Cells grown on nano-hydroxyapatite scaffolds showed the least colonisation and tended to accumulate around the edges of the scaffold.M14 cells growing on chondroitin scaffolds demonstrated rapid infiltration when compared with SK-MEL28 cells probably due to intrinsic aggressive growth properties.In conclusion, we have demonstrated for the first time the ability of collagen-based scaffolds to support melanoma cell growth and colonisation.Our findings can aid the development of a 3D in vitro scaffold-based platform to study melanoma biology.O2
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,300 | 0,152 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».