Automated fabrication of a scalable heart-on-a-chip device by 3D printing of thermoplastic elastomer nanocomposite and hot embossing
Notice bibliographique
Résumé
The successful translation of organ-on-a-chip devices requires the development of an automated workflow for device fabrication, which is challenged by the need for precise deposition of multiple classes of materials in micro-meter scaled configurations. Many current heart-on-a-chip devices are produced manually, requiring the expertise and dexterity of skilled operators. Here, we devised an automated and scalable fabrication method to engineer a Biowire II multiwell platform to generate human iPSC-derived cardiac tissues. This high-throughput heart-on-a-chip platform incorporated fluorescent nanocomposite microwires as force sensors, produced from quantum dots and thermoplastic elastomer, and 3D printed on top of a polystyrene tissue culture base patterned by hot embossing. An array of built-in carbon electrodes was embedded in a single step into the base, flanking the microwells on both sides. The facile and rapid 3D printing approach efficiently and seamlessly scaled up the Biowire II system from an 8-well chip to a 24-well and a 96-well format, resulting in an increase of platform fabrication efficiency by 17,5000–69,000% per well. The device's compatibility with long-term electrical stimulation in each well facilitated the targeted generation of mature human iPSC-derived cardiac tissues, evident through a positive force-frequency relationship, post-rest potentiation, and well-aligned sarcomeric apparatus. This system's ease of use and its capacity to gauge drug responses in matured cardiac tissue make it a powerful and reliable platform for rapid preclinical drug screening and development.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».