Cold Atmospheric Plasma Selectively Disrupts Breast Cancer Growth in a Bioprinted 3D Tumor Microenvironment Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spine metastases are the most common bone site for breast cancer, with evolving surgery and multidisciplinary care improving outcomes. Current treatments, including chemotherapy and invasive surgery, may damage healthy tissue and may leave residual tumors that lead to recurrence. Cold atmospheric plasma (CAP) offers a non-invasive alternative by delivering reactive oxygen and nitrogen species (RONS) locally to tumor sites, selectively targeting cancer cells while sparing healthy tissue. To assess the impact and selectivity toward tumor cells adjacent to bone-like tissue, we develop a 3D bioprinted tumor-stroma model using a 1% alginate and 7% gelatin cell-laden hydrogel to mimic a bone-like microenvironment. The model co-cultures triple-negative MDA-MB-231 human breast cancer cells with primary human bone marrow mesenchymal stromal cells to simulate tumor-stroma interactions. The effects of CAP treatments are assessed through metabolic activity and viability assays over three days. Results show significant selectivity for cancer cells in both 2D and 3D cultures. CAP minimizes damage to healthy cells, offering the potential for localized treatment over systemic chemotherapies such as doxorubicin. Our novel bioprinted model, combined with a plasma source controlling RONS composition, enables detailed studies of redox-based cancer cell inactivation and highlights CAP as a personalized, non-invasive treatment for bone metastases.
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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 ».