Key parameters for designing robust <scp>2D</scp> and <scp>3D</scp> spheroid models for <i>in vitro</i> atherosclerosis research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atherosclerosis is a chronic, systemic, inflammatory disease associated with the build‐up of fatty deposits (“plaques”) in the arteries. A major global health burden, severe atherosclerosis progresses to ischemic heart disease, an underlying condition which can exacerbate the occurrence of fatal events such as heart attack and stroke. Over the past two decades, the use of in vitro models to study atherosclerotic phenomena has increased, with the goal of complementing clinical research for drug and therapy development. In particular, 2D co‐culture models, and in the last decade, 3D spheroid models have been developed to improve our understanding of the atherosclerotic disease mechanism. However, the existing literature lacks information on the relevant parameters which should be considered prior and during the design of these models to promote model robustness and enhance their biomimetic capacities. This review provides an overview of such key parameters, as well as future perspectives on how existing limitations in the field of cell‐based in vitro model design can be improved. It is expected that by carefully considering these parameters, researchers will be better equipped with the required knowledge to develop biomedically and clinically relevant in vitro models.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».