MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414070475 · doi:10.1021/acsbiomaterials.5c01015

A Versatile Droplet Microfluidic Platform Capable of Confining Preformed Spheroids in Hydrogel Microenvironments for Downstream Growth and Analysis

2025· article· en· W4414070475 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACS Biomaterials Science & Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsGovernment of Canada
Mots-clésSpheroidMicrofluidicsOrganoidFlow focusingViability assay3D cell cultureCell encapsulationSelf-healing hydrogels

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient-derived tumor organoids (PDTOs) are promising 3D disease models for developing personalized treatment methods. However, conventional technologies for making PDTOs have limitations such as batch-to-batch variation and low throughput. Droplet microfluidics (DM), which utilizes uniform droplets generated in microchannels, has demonstrated potential for creating organoids due to its high-throughput and controllable parameters. However, most existing DM devices require a high initial cell count, on the order of 10, 6 which is difficult to acquire with biopsy samples. A novel step-stone strategy is to encapsulate preformed spheroids in hydrogel droplets, creating a microenvironment supporting their future growth into organoids or for immediate analysis. While a similar strategy has been reported, the viability and uniformity of spheroids after encapsulation, which are important for continuous growth into organoids, were not examined. We present a DM device featuring a double-cross geometry chip to encapsulate preformed spheroids into hydrogel microparticles (HMPs) with a very low initial cell count (order of 10 4 ) and ensuring high viability and uniformity of the spheroids in the recovered cross-linked HMPs. The preformed spheroids, 100–200 μm in diameter, were successfully encapsulated in well-defined HMPs. With contrasting viscosity hydrogels, a hydrodynamic focusing stream was created to leverage spheroids into their own droplets. Preformed spheroid encapsulation efficiency was affected by the width of the focusing stream and the quantity of spheroids at the inlet, with the best results reaching about 75% total encapsulation and 54% single spheroid encapsulation. Spheroid-laden HMPs were collected and cross-linked off-chip, where spheroids could continue to grow. The encapsulated spheroids maintained above 80% viability over 5 days of culture and retained uniformity with less than a 4% difference in diameter variation compared to pre-encapsulated spheroids. Ultimately, we demonstrated that preformed spheroid encapsulation using DM was a robust way to encapsulate a low sample size while maintaining viability and uniformity.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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