An automation workflow for high-throughput manufacturing and analysis of scaffold-supported 3D tissue arrays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The success rate of bringing novel cancer therapies to the clinic remains extremely low due to the lack of relevant pre-clinical culture models that capture the complexity of human tumours. Patient-derived organoids have emerged as a useful tool to model patient and tumour heterogeneity to begin addressing this need. Scaling these complex culture models while enabling stratified analysis of different cellular sub-populations remains a challenge, however. One strategy to enable higher throughput organoid cultures that also enables easy image-based analysis is the Scaffold-supported Platform for Organoid-based Tissues (SPOT) platform. SPOT allows the generation of flat, thin and dimensionally-defined microtissues in both 96- and 384-well plate footprints and is compatible with tumour organoid culture and downstream image-based readouts. SPOT manufacturing is currently a manual process however, limiting the use of SPOT to perform larger-scale screening. In this study, we integrate and optimize an automation approach to generate tumour-mimetic 3D engineered microtissues in SPOT using a liquid handler, and show comparable within-sample and between-sample variation as the standard manual manufacturing process. Furthermore, we develop a liquid handler-supported whole-cell extraction protocol and as a proof-of-value demonstration, we generate 3D complex tissues containing different proportions of tumour and stromal cells and perform single-cell-based end-point analysis to demonstrate the impact of co-culture on the tumour cell population specifically. We also demonstrate we can incorporate primary patient-derived organoids into the pipeline to capture patient-level tumour heterogeneity. We envision that this automated workflow integrated with 96/384-SPOT and multiple cell types and patient-derived organoid models will provide opportunities for future applications in high-throughput screening for novel personalized therapeutic targets. This pipeline also allows the user to assess dynamic cell responses using high-content longitudinal imaging or downstream single-cell-based analyses.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,007 |
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 ».