Tunable 3D Alveolosphere Model from Human Alveolar Cells: A Breakthrough Tool to Explore Emphysema Pathophysiology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Three-dimensional (3D) culture models such as alveolosphere, provide a unique tool to study emphysema mechanisms. Reducing the heterogeneity of alveolospheres which are currently mostly grown in Matrigel remains challenging. Objectives To develop a tunable and reproducible 3D-alveolosphere model exclusively from human primary type II alveolar epithelial cells (AEC2) for modeling and understanding emphysema. Methods AEC2 cells (HTII-280+) were isolated from 52 smoker and non-smoker lung samples and cultured in preformed photopolymerized hydrogel microwells of adjustable shape and size. Topological and phenotypic characterization were performed at Day (D)1, 7 and 14. Lamellar bodies (LB) were quantified using artificial intelligence (AI)-based image analysis of transmission electron microscopy (TEM) serial block face images. Emphysema was modeled through chronic exposure to 1 and 5% cigarette smoke extract (CSE) during 5 consecutive days. Measurements and Main Results 3D-alveolospheres were maintained in culture for 14 days with central lumen formation observed from D7 to D14. Presence of tight junctions (TEM imaging and ZO-1 immunostaining) suggested epithelial barrier formation. AEC1 markers ( p2xr4, pdpn ) appeared progressively from D1 to D14 while AEC2 markers ( abca3, sftpa, sftpc ) persisted over time. TEM images indicated surfactant synthesis (LB, lipid bodies) and AI-driven LB quantification showed a decrease in the proportion of LB-containing cells over time. CSE exposure led to cell death, architectural disorganization, oxidative stress and inflammation. Conclusion This standardized and adjustable 3D-alveolosphere model from human primary AEC2, reproduced key native alveolar features. CSE exposure provides an opportunity to appropriately study the pathophysiological pathways involved in emphysema.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».