MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392370377 · doi:10.1158/1538-7445.brain23-a048

Abstract A048: Development and validation of a microfluidic cell culture model for examining cerebral microvascular barrier responses to the tumor microenvironment

2024· article· en· W4392370377 sur OpenAlexaff
Stacey Line, Magimairajan Vanan, Donald W. Miller

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentNeuroscienceBlood–brain barrierMicrofluidicsMedicineBiologyCancer researchTumor cellsNanotechnologyMaterials scienceCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The blood-brain barrier (BBB) is composed of specialized endothelial cells that limit the passage of solutes from the blood to the brain. Microfluidic technology that allows formation of 3D tubular microvessels has been applied to in vitro BBB models, and having advantages of fluid flow, cell-cell contact, provide a more robust and predictive model for assessing vascular permeability. Use of the microfluidic model to examine the effects of the tumor microenvironment on brain endothelial cell permeability would provide mechanistic fundamental knowledge that could be used to more effectively deliver therapeutic agents to the treatment site. Methods: Human brain microvessel endothelial cells (hCMEC/d3) were seeded (10,000 cells/µL) into the vascular channel and following vascular capillary tube formation, various human brain tumor cell lines (SF8628, U87, and U251) were seeded in the adjacent brain channel of the Mimeta 3-channel microfluidic unit. Tumor-induced alterations in barrier function were examined over a 72-hour period using paracellular (fluorescein-labeled detran-FDX70kD; IRdye 800; sodium fluorescein - NaF) and transcellularly transported dyes (rhodamine 800-R800). Tumor induced changes in permeability of various marker molecules were correlated to changes in the expression of selected BBB specific genes and the tumor secretome. Results: The microfluidic BBB culture model showed reduced permeability to all the permeability markers examined compared to TranswellTM inserts with values similar to those previously reported in vivo. Compared to monoculture, no significant changes in permeability were observed with U251 co-culture model. However, SF8628 enhanced barrier properties, while U87 increased paracellular leakiness. Examination of the barrier enhancing microenvironment observed with the SF8628 co-culture model indicated a Sonic Hedgehog dependent process that stimulates the release of Angiopoietin 1 (Ang1) and Platelet derived growth factor (PDGF-BB) release from the SF8628 tumor cells as the likely factors driving the permeability effects observed. With regards to the increased permeability observed with the U87 co-culture, increased cytokines (ie. IL-6 and IL-8) and altered fatty acid secretion appear to play a significant role in the reduced barrier properties of brain endothelial cells. Conclusion: The brain tumor microenvironment can have either barrier enhancing (SF8628 co-culture) or barrier reducing (U87-co culture) effects based on tumor cell induced changes in secreted factors. The dynamic microfluidic blood-brain barrier - brain tumor co-culture model provides a robust system with which to mechanistically identify tumor-driven changes in brain endothelial cell permeability. Citation Format: Stacey Line, Magimairajan Issai Vanan, Donald W. Miller. Development and validation of a microfluidic cell culture model for examining cerebral microvascular barrier responses to the tumor microenvironment [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Brain Cancer; 2023 Oct 19-22; Minneapolis, Minnesota. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(5 Suppl_1):Abstract nr A048.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujet3D Printing in Biomedical ResearchTravaux en français237 207