Organoids in concert: engineering in vitro models toward enhanced fidelity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Organoids have emerged as a powerful platform for studying complex biological processes and diseases in vitro. However, most studies have focused on individual organoids, overlooking the inter‐organ interactions in vivo and limiting the physiological relevance of the models. To address this limitation, the development of a multi‐organoid system has gained considerable attention. This system aims to recapitulate inter‐organ communication and enable the study of complex physiological processes. This review provides a comprehensive overview of the recent advancements in organoid engineering and the emerging strategies for constructing a multi‐organoid system. First, we highlight the critical mechanical, structural, and biochemical factors involved in designing suitable materials for the growth of different organoids. Additionally, we discuss the incorporation of dynamic culture environments to enhance organoid culture and enable inter‐organoid communication. Furthermore, we explore techniques for manipulating organoid morphogenesis and spatial positioning of organoids to establish effective inter‐organoid communication networks. We summarize the achievements in utilizing organoids to recapitulate inter‐organ communication in vitro, including assembloids and microfluidic multi‐organoid platforms. Lastly, we discuss the existing challenges and opportunities in developing a multi‐organoid system from its technical bottlenecks in scalability to its applications toward complex human diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».