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Enregistrement W4407753483 · doi:10.1021/acsbiomaterials.4c02359

Single-Step Fabrication of V-Shaped Polymeric Microwells to Enhance Cancer Spheroid Formation

2025· article· en· W4407753483 sur OpenAlexafffund
Omar Rahman, Roberto Tarantino, Stephen D. Waldman, Dae Kun Hwang

Notice bibliographique

RevueACS Biomaterials Science & Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSpheroidFabricationMaterials scienceNanotechnologyBiomedical engineeringBiophysicsChemistryBiologyMedicinePathologyIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

tumors. Recent advancements in 3D cell cultures, particularly cancer spheroids, have highlighted their superior physiological relevance. However, existing methods for spheroid generation often require complex, multistep fabrication processes that limit scalability and reproducibility. In this study, we present a novel single-step photolithographic technique to fabricate high-aspect-ratio V-slanted hydrogel microwells. By employing polyethylene glycol (PEG)-based hydrogels, we create biocompatible, extracellular matrix (ECM)-like scaffolds that enhance gas and nutrient exchange while promoting uniform spheroid formation. The hydrogel microwells allow precise control of spheroid size, achieving a physiologically relevant diameter of 425 μm within 12-24 h, and the resulting spheroids exhibiting high viability over 3 weeks. Moreover, the method facilitates the creation of scalable multiwell arrays for high-throughput applications, making it suitable for both small-scale and large-scale experimental needs. This platform addresses the limitations of traditional microwell fabrication, offering a robust, efficient, and reproducible system for generating physiologically relevant 3D models with valuable applications in cancer research, drug testing, and tissue engineering.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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