Organ chips with integrated multifunctional sensors enable continuous metabolic monitoring at controlled oxygen levels
Notice bibliographique
Résumé
Despite remarkable advances in Organ-on-a-chip (Organ Chip) microfluidic culture technology, recreating tissue-relevant physiological conditions, such as the region-specific oxygen concentrations, remains a formidable technical challenge, and analysis of tissue functions is commonly carried out using one analytical technique at a time. Here, we describe two-channel Organ Chip microfluidic devices fabricated from polydimethylsiloxane and gas impermeable polycarbonate materials that are integrated with multiple sensors, mounted on a printed circuit board and operated using a commercially available Organ Chip culture instrument. The novelty of this system is that it enables the recreation of physiologically relevant tissue-tissue interfaces and oxygen tension as well as non-invasive continuous measurement of transepithelial electrical resistance, oxygen concentration and pH, combined with simultaneous analysis of cellular metabolic activity (ATP/ADP ratio), cell morphology, and tissue phenotype. We demonstrate the reliable and reproducible functionality of this system in living human Gut and Liver Chip cultures. Changes in tissue barrier function and oxygen tension along with their functional and metabolic responses to chemical stimuli (e.g., calcium chelation, oligomycin) were continuously and noninvasively monitored on-chip for up to 23 days. A physiologically relevant microaerobic microenvironment that supports co-culture of human intestinal cells with living Lactococcus lactis bacteria also was demonstrated in the Gut Chip. The integration of multi-functional sensors into Organ Chips provides a robust and scalable platform for the simultaneous, continuous, and non-invasive monitoring of multiple physiological functions that can significantly enhance the comprehensive and reliable evaluation of engineered tissues in Organ Chip models in basic research, preclinical modeling, and drug development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».