Developing a bioprinted scaffold‐based model of neurodegeneration for high throughput screening in Drug Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A major component of the failure to bring novel drugs for Alzheimer’s disease (AD) to market is the translational gap between in vitro, animal and human studies. Using the novel technology of 3D bio‐printing, this project aims to develop a scaffold‐based 3D quad‐culture model of AD for drug screening using human induced pluripotent stem cells. Method A cell‐hydrogel suspension is “printed” onto 96‐ and 394‐well plates using a 3D bioprinter, which uses drop‐on‐demand technology to allow high resolution placement of the cells. The culture is suspended in a hydrogel of extracellular matrix proteins, which has been modulated to mimic brain biomechanics. Result Protocols to differentiate human neural progenitor cells into cortical neurons, astrocytes and oligodendrocytes have been established from AD mutation lines and healthy controls which express desired markers. These cell types, alongside iPSC‐derived microglia, will form the quad‐culture of cells within the model. Conclusion This model will exercise the benefits of a 3D model, while maintaining the benefits of 2D systems, including reproducibility, reliability, and suitability for high throughput screening.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».