Liver–Skin Microphysiological System for Evaluating Topical Drug Delivery-Induced Liver Injury
Notice bibliographique
Résumé
Drug-induced liver injury is the main cause of acute liver failure and has become a major health problem. Nowadays, topical and transdermal drug delivery has appeared as a popular approach to deliver drugs, and its risk of inducing hepatotoxicity requires careful evaluation before approval for application to humans. To date, hepatotoxicity resulting from topical administration has rarely been studied due to the lack of effective research models. Here, a highly biomimetic liver-skin microphysiological system (LS-MPS) was developed, providing a dynamic and physiologically similar microenvironment to mimic in vivo liver, skin, and cyclic flow between them. The three-dimensional (3D) liver microtissue and 3D skin microtissue were successfully established on the LS-MPS. The skin microtissue showed high cell viability and physiologically similar dermal and epidermal layers. More importantly, the barrier and permeability functions of skin were maintained for long-term culture. The 3D liver microtissue showed high cell viability, biomimetic cell arrangement, and active metabolic function. In addition, the LS-MPS was applied to evaluate the topical delivery of drug-induced liver injury, demonstrating its potential in drug safety testing. Thus, this study provides a promising platform to assess complex drug toxicity, which contributes to the development of new drugs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».