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Enregistrement W4367845677 · doi:10.1101/2023.05.02.539106

Controlled tumor heterogeneity in a co-culture system by 3D bio-printed tumor-on-chip model

2023· preprint· en· W4367845677 sur OpenAlexafffund
Nafiseh Moghimi, Seied Ali Hosseini, Altay Burak Dalan, Dorsa Mohammadizadeh, Aaron Goldman, Mohammad Kohandel

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTumor microenvironmentCell cultureSelf-healing hydrogels3D cell cultureMicrofluidicsCancer cellCancerCellCell migrationIn vitroChemistryCancer researchCell biologyNanotechnologyBiologyMaterials scienceTumor cellsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cancer treatment resistance is a consequence of cell diversity and tumor heterogeneity. Tumor cell-cell and cell-microenvironment interactions significantly influence tumor progression and invasion, which have important implications for diagnosis, therapeutic treatment and chemoresistance. Method In this study, we develop 3D bioprinted in vitro models of the breast cancer tumor microenvironment (TME) made of co-cultured cells distributed in a hydrogel matrix with controlled architecture to model tumor heterogeneity. We hypothesize that the tumor could be represented by a cancer cell-laden co-culture hydrogel construct, whereas its microenvironment can be modeled in a microfluidic chip capable of producing a chemical gradient. Breast cancer cells (MCF7 and MDA-MB-231) and non-tumorigenic mammary epithelial cells (MCF10) were embedded in the alginate-gelatine hydrogels and printed using a multi-cartridge extrusion bioprinter. Results Our method gives special control on the cell positions in the co-culture system, whereas different tumor architectures can be designed. Cellularly heterogeneous samples comprised of two different cancer cells with controlled density are developed in specific initial locations, i.e. two cell types randomly mixed or positioned in sequential layers. A migration-inducing chemical microenvironment was created in a chamber with a gradual chemical gradient to study the cell migration in the complex tumor construct toward the chemoattractant. As a proof of concept, the different migration pattern of MC7 cells toward the epithelial growth factor gradient was studied with presence of MCF10 in different ratio in this device. Conclusion Combining 3D bioprinting with microfluidic device in our method provides a great tool to create different tumor architectures as can be seen in different patients, and study cancer cells behaviour with accurate special and temporal resolution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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