Personalized Vascularized Models of Breast Cancer Desmoplasia Reveal Biomechanical Determinants of Drug Delivery to the Tumor
Notice bibliographique
Résumé
Desmoplasia in breast cancer leads to heterogeneity in physical properties of the tissue, resulting in disparities in drug delivery and treatment efficacy among patients, thus contributing to high disease mortality. Personalized in vitro breast cancer models hold great promise for high-throughput testing of therapeutic strategies to normalize the aberrant microenvironment in a patient-specific manner. Here, tumoroids assembled from breast cancer cell lines (MCF7, SKBR3, and MDA-MB-468) and patient-derived breast tumor cells (TCs) cultured in microphysiological systems including perfusable microvasculature reproduce key aspects of stromal and vascular dysfunction causing impaired drug delivery. Models containing SKBR3 and MDA-MB-468 tumoroids show higher stromal hyaluronic acid (HA) deposition, vascular permeability, interstitial fluid pressure (IFP), and degradation of vascular HA relative to models containing MCF7 tumoroids or models without tumoroids. Interleukin 8 (IL8) secretion is found responsible for vascular dysfunction and loss of vascular HA. Interventions targeting IL8 or stromal HA normalize vascular permeability, perfusion, and IFP, and ultimately enhance drug delivery and TC death in response to perfusion with trastuzumab and cetuximab. Similar responses are observed in patient-derived models. These microphysiological systems can thus be personalized by using patient-derived cells and can be applied to discover new molecular therapies for the normalization of the tumor microenvironment.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».