Microfluidic Platform for Generating and Releasing Patient‐Derived Cancer Organoids with Diverse Shapes: Insight into Shape‐Dependent Tumor Growth
Notice bibliographique
Résumé
Multicellular spheroids and patient-derived organoids find many applications in fundamental research, drug discovery, and regenerative medicine. Advances in the understanding and recapitulation of organ functionality and disease development require the generation of complex organoid models, including organoids with diverse morphologies. Microfluidics-based cell culture platforms enable time-efficient confined organoid generation. However, the ability to form organoids with different shapes with a subsequent transfer from microfluidic devices to unconstrained environments for studies of morphology-dependent organoid growth is yet to be demonstrated. Here, a microfluidic platform is introduced that enables high-fidelity formation and addressable release of breast cancer organoids with diverse shapes. Using this platform, the impact of organoid morphology on their growth in unconstrained biomimetic hydrogel is explored. It is shown that proliferative cancer cells tend to localize in high positive curvature organoid regions, causing their faster growth, while the overall growth pattern of organoids with diverse shapes tends to reduce interfacial tension at the organoid-hydrogel interface. In addition to the formation of organoids with diverse morphologies, this platform can be integrated into multi-tissue micro-physiological systems.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».