A Programmable, 3D Neuron‐On‐Chip Platform Integrating Near Real‐Time Biosensing and Multiaxial Loading for Mechanobiological Injury Profiling
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical forces imparted to the central nervous system (CNS) generate complex, load-dependent injury patterns, yet the molecular mechanisms linking physical insult to biomarker response remain poorly defined. Here, the Neuron-Injury-on-a-Chip (NIOC) platform is presented as a programmable 3D microfluidic system integrating multiaxial loading with real-time biosensing. The system features a polydimethylsiloxane (PDMS) tube internally coated with polydopamine to support Cath. a-differentiated (CAD) neuron adhesion and viability. Controlled extension, torsion, and combined loads simulate physiologically relevant CNS trauma. Finite element modeling confirms uniform strain transmission, while embedded electrochemical biosensors enable near real-time detection of total tau (T-Tau) and neurofilament light chain (NFL) at picogram levels. qPCR and immunostaining validate gene-level responses (Mapt, Gap-43) and apoptosis (Caspase-3). Load-specific biomarker trajectories and apoptotic thresholds are uncovered, with synergistic injury responses under combined loading. NIOC represents a first-in-class platform for decoding mechanobiological injury, offering new opportunities for biomarker discovery, injury stratification, and neuroprotective screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».