Generation of apical-out nasal organoids to facilitate viral infection and drug screening
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Advanced culture systems such as organoids can serve as powerful platforms to study epithelial physiology, as they recapitulate the organisation and many key functions of the tissue of origin. The nasal epithelium is the first respiratory epithelium that is exposed to inhaled airborne pathogens. As a result, it is crucial to model host-pathogen interactions occurring in this tissue. To facilitate the efficient modelling of these interactions, we have developed a method to generate de novo apical-out nasal organoids from nasal epithelial cell aggregates. Optimisation of this method revealed a stark tissue-specific effect of the culture temperature, as apical-out nasal organoids were generated in much higher efficiency at 32.5 ° C, compared to more widely used temperatures of 37°C. These organoids are composed of ciliated, basal and goblet cells and are produced in a completely standardised and scalable manner, devoid of any extracellular matrix hydrogel. Moreover, they displayed high homogeneity in size and cellular composition, as well as susceptibility to viral infections and capability to model antiviral drug responses. Here, we describe a method for the efficient and reproducible generation of apical-out nasal organoids with high potential to be utilised in host-pathogen interaction studies and personalised medicine from easy-to-access nasal swabs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».