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Enregistrement W4404326032 · doi:10.1002/smll.202405511

Recent Developments in Glioblastoma‐On‐A‐Chip for Advanced Drug Screening Applications

2024· review· en· W4404326032 sur OpenAlexaff
Surjendu Maity, Tamanna Bhuyan, Christopher M. Jewell, Satoru Kawakita, Saurabh Sharma, Huu Tuan Nguyen, Alireza Hassani Najafabadi, Menekşe Ermis, Natashya Falcone, Junjie Chen, Kalpana Mandal, Danial Khorsandi, Can Yilgor, Auveen Choroomi, Marvin Mecwan, Johnson V. John, Mohsen Akbari, Zhaohui Wang, Diogo Moniz‐Garcia, Alfredo Quiñones‐Hinojosa, Vadim Jucaud, Mehmet R. Dokmeci, Ali Khademhosseini

Notice bibliographique

RevueSmall · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésGlioblastomaDrugMedicinePersonalized medicineBrain cancerOrgan-on-a-chipDrug deliveryCancerDrug developmentBrain tumorTumor microenvironmentCancer researchBioinformaticsNanotechnologyPharmacologyBiologyPathologyInternal medicineMaterials scienceMicrofluidics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma (GBM) is an aggressive form of cancer, comprising ≈80% of malignant brain tumors. However, there are no effective treatments for GBM due to its heterogeneity and the presence of the blood-brain barrier (BBB), which restricts the delivery of therapeutics to the brain. Despite in vitro models contributing to the understanding of GBM, conventional 2D models oversimplify the complex tumor microenvironment. Organ-on-a-chip (OoC) models have emerged as promising platforms that recapitulate human tissue physiology, enabling disease modeling, drug screening, and personalized medicine. There is a sudden increase in GBM-on-a-chip models that can significantly advance the knowledge of GBM etiology and revolutionize drug development by reducing animal testing and enhancing translation to the clinic. In this review, an overview of GBM-on-a-chip models and their applications is reported for drug screening and discussed current challenges and potential future directions for GBM-on-a-chip models.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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