Ex Vivo Perfusion Using a Mathematical Modeled, Controlled Gas Exchange Self-Contained Bioreactor Can Maintain a Mouse Kidney for Seven Days
Notice bibliographique
Résumé
Regenerative medicine requires better pre-clinical tools in order to increase the efficiency of novel therapies transitioning to the clinic. Current monolayer cell culture methods are suboptimal for effectively testing new therapies and live mouse models are expensive, time consuming and require invasive procedures. Fetal organ culture, organoids, microfluidics and culture of thick sections of adult organs all aim to fill the knowledge gap between monolayer culture and live mouse studies. Here we report on an ex vivo organ perfusion system that can support whole adult mouse organs. Ex vivo perfusion of healthy and diseased mouse organs allows for real-time analysis that provides immediate feedback and accurate data collection throughout the experiment. Having a suitable normothermic ex vivo perfusion system for mouse organs provides a tool that will help contribute to our understanding of kidney physiology and disease and can take advantage of the many mouse models of human disease that already exist. Furthermore, an ex vivo kidney perfusion system can be used for testing novel cell therapies, drug screening, drug validation and for the detection of nephrotoxic substances. Critical to the success of mouse ex vivo organ perfusion is having a suitable bioreactor to maintain the organ. Here we have focused on the mouse kidney and mathematically modeled, built and validated a bioreactor that can maintain a kidney for 7 days. The long duration of the ex vivo perfusion will help to advance studies on kidney disease and can rapidly test for new regenerative medicine therapies compared to whole animal studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».