Gut-on-a-Chip-Based Real-Time miRNA-21 Monitoring and Anti-Inflammatory Drug Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
MiRNA-21 is a crucial biomarker involved in inflammatory pathways and is linked to gastrointestinal diseases like inflammatory bowel disease (IBD). Its dynamic expression reflects disease progression and treatment response, making it an attractive target for diagnostic and therapeutic applications. However, current in vitro models often lack the physiological relevance needed for effective biomarker monitoring, limiting their utility in drug screening and therapeutic evaluation. In this study, we developed an advanced gut-on-a-chip (GOC) platform integrated with an electrochemical biosensor to achieve high-sensitivity detection of miRNA-21. The chip replicates key aspects of the intestinal microenvironment, including dynamic medium perfusion and mechanical stretching, which support the formation of a functional intestinal barrier using Caco-2 cells. The integrated biosensor demonstrated excellent performance, with a wide linear range from 1 × 10 –15 to 1 × 10 –10 M, enabling precise monitoring of miRNA-21 expression. To demonstrate its utility, we established an in vitro inflammation model by introducing pro-inflammatory stimuli and monitored miRNA-21 levels dynamically. The platform successfully captured the correlation between miRNA-21 expression and inflammatory progression. Furthermore, we used the system to evaluate the effects of anti-inflammatory drugs, providing proof-of-concept for its application in drug screening.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».