Hypoxic-Core (HyCo) Spheroids Recapitulate Hallmarks of Clinical Hypoxia: A Simple Chip-Based Method for Translational Oncology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hypoxia influences the biology and response of cancers. No user-friendly device allows the study of hypoxia on highly-controlled clinically-relevant tumor models. Here, we describe how hypoxic-core (HyCo) spheroids generated using our unique non-perfused microfluidic device recapitulate key clinical hallmarks of hypoxia in vitro . Our PDMS-made system can generate up to 240 spheroids naturally exhibiting a diffusion-driven hypoxic core in only 4 days, here from two sarcoma cell lines. Compared to smaller normoxic spheroids from the same cell lines, known hypoxia-related genes are upregulated in HyCo spheroids. In addition, HyCo spheroids display hallmark hypoxia-induced resistance to radiotherapy and chemotherapy, along with increased invasiveness. Finally, to demonstrate applications of our HyCo spheroids and on-chip framework in drug development, we used our HyCo-derived gene expression dataset to select a drug candidate (diethyl-pythiDC) and confirmed its effect on spheroid invasiveness. Our results suggest that HyCo spheroids can be efficiently used as translational tools to integrate hypoxia in cancer research, without complex workflows or setups. Teaser On-chip spheroids with a natural hypoxic-core emulate clinical cancer hypoxia hallmarks essential for novel therapy development.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».