Controlled tumor heterogeneity in a co-culture system by 3D bio-printed tumor-on-chip model
Notice bibliographique
Résumé
Cancer treatment resistance is a caused by presence of various types of cells and heterogeneity within the tumor. Tumor cell-cell and cell-microenvironment interactions play a significant role in the tumor progression and invasion, which have important implications for diagnosis, and resistance to chemotherapy. In this study, we develop 3D bioprinted in vitro models of the breast cancer tumor microenvironment 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 (MCF10A) were embedded in the alginate-gelatine hydrogels and printed using a multi-cartridge extrusion bioprinter. Our approach allows for precise control over position and arrangements of cells in a co-culture system, enabling the design of various tumor architectures. We created samples with two different types of cells at specific initial locations, where the density of each cell type was carefully controlled. The cells were either randomly mixed or positioned in sequential layers to create cellular heterogeneity. To study cell migration toward chemoattractant, we developed a chemical microenvironment in a chamber with a gradual chemical gradient. As a proof of concept, we studied different migration patterns of MDA-MB-231 cells toward the epithelial growth factor gradient in presence of MCF10A cells in different ratios using this device. Our approach involves the integration of 3D bioprinting and microfluidic devices to create diverse tumor architectures that are representative of those found in various patients. This provides an excellent tool for studying the behavior of cancer cells with high spatial and temporal resolution.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».