Non-invasive quantification of contractile dynamics in cardiac cells, spheroids and organs-on-a-chip using high frequency ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cell-based models that mimic in vivo heart physiology are poised to make significant advances in cardiac disease modeling and drug discovery. In these systems, cardiomyocyte (CM) contractility is an important functional metric, but current measurement methods are inaccurate, low-throughput, or require complex set-ups. To address this need, we developed a standalone non-invasive, label-free ultrasound technique operating at 40-200 MHz to measure the beat rate, beat rhythm, and force of contraction of cardiac models, ranging from single adult CMs to 3D microtissue constructs in standard cell culture formats. The high temporal resolution of 1000 fps resolved the beat profile of single mouse CMs paced at up to 9 Hz, revealing limitations of lower speed optical based measurements to resolve beat kinetics or characterize aberrant beats. Coupling of ultrasound with traction force microscopy enabled the measurement of CM longitudinal modulus and facile estimation of adult mouse CM contractile forces of 2.34 ± 1.40 μN, comparable to more complex measurement techniques. Similarly, measurements of beat rate, rhythm, and drug responses of CM spheroid and microtissue models were demonstrated. In conclusion, ultrasound can be used for the rapid characterization of CM contractile function in a wide range of commonly-studied configurations ranging from single cells to 3D tissue constructs using standard well plates, with applications in cardiac drug discovery and cardiotoxicity evaluation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».