Tumoroid-on-a-Plate (ToP): Physiologically Relevant Cancer Model Generation and Therapeutic Screening
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Employing three-dimensional (3D) in vitro models, including tumor organoids and spheroids, stands pivotal in enhancing cancer therapy. These models bridge the gap between 2D cell cultures and complex in vivo environments, effectively mimicking the intricate cellular interplay and microenvironmental factors found in solid tumors. Consequently, they offer versatile tools for comprehensive studies into cancer progression, drug responses, and tailored therapies. In this study, we present a novel open-surface microfluidic-integrated platform called the Tumoroid-on-a-Plate (ToP) device, designed for generating intricate predictive 3D solid tumor models. By incorporating a tumor mass, stromal cells, and extracellular matrix components, we successfully replicate the complexity of glioblastoma (GBM) and pancreatic adenocarcinoma (PDAC) within our system. Using our advanced ToP model, we were able to successfully screen the effect of various GBM extracellular matrix compositions, such as Collagen and Reelin, on the invasiveness of the GBM cells with the ToP model. The ToP in vitro model also allowed for the screening of chemotherapeutic drugs such as temozolomide and iron-chelators in a single and binary treatment setting on the complex ECM-embedded tumoroids. This helped to investigate the toxic effect of different therapeutics on the viability and apoptosis of our in vitro GBM and PDAC cancer models. Additionally, by co-culturing human-derived fibroblast cells with PDAC tumoroids, the pro-invasive impact of the stromal component of the tumor microenvironment on growth behaviour and drug response of the tumoroids was revealed. This study underscores the transformative role of predictive 3D models in deciphering cancer intricacies and highlights the promise of ToP in advancing therapeutic understanding.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».