Traumatic Brain Injury in a Well: A Modular Three-Dimensional Printed Tool for Inducing Traumatic Brain Injury <i>In vitro</i>
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is a major health problem that affects millions of persons worldwide every year among all age groups, mainly young children, and elderly persons. It is the leading cause of death for children under the age of 16 and is highly correlated with a variety of neuronal disorders, such as epilepsy, and neurodegenerative disease, such as Alzheimer's disease or amyotrophic lateral sclerosis. Over the past few decades, our comprehension of the molecular pathway of TBI has improved, yet despite being a major public health issue, there is currently no U.S. Food and Drug Administration–approved treatment for TBI, and a gap remains between these advances and their application to the clinical treatment of TBI. One of the major hurdles for pushing TBI research forward is the accessibility of TBI models and tools. Most of the TBI models require costume-made, complex, and expensive equipment, which often requires special knowledge to operate. In this study, we present a modular, three-dimensional printed TBI induction device, which induces, by the pulse of a pressure shock, a TBI-like injury on any standard cell-culture tool. Moreover, we demonstrate that our device can be used on multiple systems and cell types and can induce repetitive TBIs, which is very common in clinical TBI. Further, we demonstrate that our platform can recapitulate the hallmarks of TBI, which include cell death, decrease in neuronal functionality, axonal swelling (for neurons), and increase permeability (for endothelium). In addition, in view of the continued discussion on the need, benefits, and ethics of the use of animals in scientific research, this in vitro , high-throughput platform will make TBI research more accessible to other labs that prefer to avoid the use of animals yet are interested in this field. We believe that this will enable us to push the field forward and facilitate/accelerate the availability of novel treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».