An off-the-shelf multi-well scaffold-supported platform for tumour organoid-based tissues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Complex 3D bioengineered tumour models provide the opportunity to better capture the heterogeneity of patient tumours. Patient-derived organoids are emerging as a useful tool to study tumour heterogeneity and variation in patient responses. Organoid cultures typically require a 3D microenvironment that can be manufactured easily to facilitate screening. Here we set out to create a high-throughput, “off-the-shelf” platform which permits the generation of organoid-containing microtissues for standard phenotypic bioassays and image-based readings. To achieve this, we developed the Scaffold-supported Platform for Organoid-based Tissues (SPOT) platform. SPOT is a 3D gel-embedded in vitro platform that can be produced in a 96- or 384-well plate format and enables the generation of flat, thin and dimensionally-defined microgels. SPOT has high potential for adoption due to its reproducible manufacturing methodology, compatibility with existing instrumentation, and reduced within-sample and between-sample variation, which can pose challenges to both data analysis and interpretation. Using SPOT we generate cultures from patient derived pancreatic ductal adenocarcinoma organoids and assess the cellular response to standard-of-care chemotherapeutic compounds, demonstrating our platform’s usability for drug screening. We envision 96/384-SPOT will provide a useful tool to assess drug sensitivity of patient-derived organoids and easily integrate into the drug discovery pipeline.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».