3D bioprinting patient-derived induced pluripotent stem cell models of Alzheimer’s disease using a smart bioink
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD), a progressive neurodegenerative disorder, is becoming increasingly prevalent as our population ages. It is characterized by the buildup of amyloid beta plaques and neurofibrillary tangles containing hyperphosphorylated-tau. The current treatments for AD do not prevent the long-term progression of the disease and pre-clinical models often do not accurately represent its complexity. Bioprinting combines cells and biomaterials to create 3D structures that replicate the native tissue environment and can be used as a tool in disease modeling or drug screening. METHODS: This work differentiated both healthy and diseased patient-derived human induced pluripotent stems cells (hiPSCs) into neural progenitor cells (NPCs) that were bioprinted using the Aspect RX1 microfluidic printer into dome-shaped constructs. The combination of cells, bioink, and puromorphamine (puro)-releasing microspheres were used to mimic the in vivo environment and direct the differentiation of the NPCs into basal forebrain-resembling cholinergic neurons (BFCN). These tissue models were then characterized for cell viability, immunocytochemistry, and electrophysiology to evaluate their functionality and physiology for use as disease-specific neural models. RESULTS: Tissue models were successfully bioprinted and the cells were viable for analysis after 30- and 45-day cultures. The neuronal and cholinergic markers β-tubulin III (Tuj1), forkhead box G1 (FOXG1), and choline acetyltransferase (ChAT) were identified as well as the AD markers amyloid beta and tau. Further, immature electrical activity was observed when the cells were excited with potassium chloride and acetylcholine. CONCLUSIONS: This work shows the successful development of bioprinted tissue models incorporating patient derived hiPSCs. Such models can potentially be used as a tool to screen promising drug candidates for treating AD. Further, this model could be used to increase the understanding of AD progression. The use of patient derived cells also shows the potential of this model for use in personalized medicine applications.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».