Unraveling the assembloid: Real-time monitoring of dopaminergic neurites in an inter-organoid pathway connecting midbrain and striatal regions
Notice bibliographique
Résumé
Modern in vitro technologies for preclinical research, including organ-on-a-chip, organoids- and assembloid-based systems, have rapidly emerged as pivotal tools for elucidating disease mechanisms and assessing the efficacy of putative therapeutics. In this context, advanced in vitro models of Parkinson's Disease (PD) offer the potential to accelerate drug discovery by enabling effective platforms that recapitulate both physiological and pathological attributes of the in vivo environment. Although these systems often aim at replicating the PD-associated loss of dopaminergic (DA) neurons, only a few have modelled the degradation of dopaminergic pathways as a way to mimic the disruption of downstream regulation mechanisms that define the characteristic motor symptoms of the disease. To this end, assembloids have been successfully employed to recapitulate neuronal pathways between distinct brain regions. However, the investigation and characterization of these connections through neural tracing and electrophysiological analysis remain a technically challenging and time-consuming process. Here, we present a novel bioengineered platform consisting of surface-grown midbrain and striatal organoids at opposite sides of a self-assembled DA pathway. In particular, dopaminergic neurons and striatal GABAergic neurons spontaneously form DA connections across a microelectrode array (MEA), specifically integrated for the real-time monitoring of electrophysiological development and stimuli response. Calcium imaging data showed spiking synchronicity of the two organoids forming the IOPs demonstrating that they are functionally connected. MEA recordings confirm a more robust response to the DA neurotoxin 6-OHDA compared to midbrain organoids alone, thereby validating the potential of this technology to generate highly tractable, easily extractable real-time functional readouts to investigate the dysfunctional dopaminergic network of PD patients.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».