Robust formation of optimal single spheroids towards cost‐effective <i>in vitro</i> three‐dimensional tumor models
Notice bibliographique
Résumé
While useful for fundamental in vitro studies, monolayer cell cultures are not physiologically relevant. Spheroids, a complex three‐dimensional (3D) structure, more closely resemble in vivo tumor growth. Spheroids allow the results obtained relating to proliferation, cell death, differentiation, metabolism, and various antitumor therapies to be more predictive of in vivo outcomes. In the protocol herein, a rapid and high‐throughput method is discussed for the generation of single spheroids using various cancer cell lines, including brain cancer cells (U87 MG, SEBTA‐027, SF188), prostate cancer cells (DU‐145, TRAMP‐C1), and breast cancer cells (BT‐549, Py230) in 96‐round bottom‐well plates. The proposed method is associated with significantly low costs per plate without requiring refining or transferring. Homogeneous compact spheroid morphology was evidenced as early as 1 day after following this protocol. Proliferating cells were traced in the rim, while dead cells were found to be located inside the core region of the spheroid using confocal microscopy and the Incucyte® live imaging system. H&E staining of spheroid sections was utilized to investigate the tightness of the cell packaging. Through western blotting analyses, it was revealed that a stem cell‐like phenotype was adopted by these spheroids. This method was also used to obtain the EC50 of the anticancer dipeptide carnosine on U87 MG 3D culture. This affordable, easy‐to‐follow five‐step protocol allows for the robust generation of various uniform spheroids with 3D morphology characteristics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».