Insight to Biofabrication of Liver Microtissues for Disease Modeling: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
: In the last decade, liver diseases with high mortality rates have become one of the most important health problems in the world. Organ transplantation is currently considered the most effective treatment for compensatory liver failure. An increasing number of patients and shortage of donors has led to the attention of reconstructive medicine methods researchers. The biggest challenge in the development of drugs effective in chronic liver disease is the lack of a suitable preclinical model that can mimic the microenvironment of liver problems. Organoid technology is a rapidly evolving field that enables researchers to reconstruct, evaluate, and manipulate intricate biological processes in vitro. These systems provide a biomimetic model for studying the intercellular interactions necessary for proper organ function and architecture in vivo. Liver organoids, formed by the self-assembly of hepatocytes, are microtissues and can exhibit specific liver characteristics for a long time in vitro. Hepatic organoids are identified as an impressive tool for evaluating potential cures and modeling liver diseases. Modeling various liver diseases, including tumors, fibrosis, non-alcoholic fatty liver, etc., allows the study of the effects of various drugs on these diseases in personalized medicine. Here, we summarize the literature relating to the hepatic stem cell microenvironment and the formation of liver Organoids
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».