Tunable Stiffness of Matrix-Derived Membranes Enables Independent and Coupled Analysis of Pressure and Strain Effects in Barrier Tissue-On-Chip Models
Notice bibliographique
Résumé
Organ-on-a-chip (OOC) devices modeling thin barrier tissues often incorporate features of the mechanical microenvironment which play regulatory roles in maintaining tissue function. In contexts where tissues are exposed to complex combinations of forces including stretch, hydrostatic pressure, and shear stress, different forces can interact synergistically. As such, modeling mechanical complexity is important to accurately recapitulate tissue behavior. Various combinations of these three mechanical forces have been investigated using OOC or other complex in vitro models, but the combination of hydrostatic pressure and stretch has received relatively little focus. This work presents the development of a platform capable of simultaneously applying controlled pressure and stretch to suspended thin model tissues for investigating the effects of complex mechanical cues. This is accomplished through direct application of variable pressure to one side of the suspended tissue, resulting in pressure-induced stretch. Independent control of the two mechanical cues is established through detailed mechanical characterization and development of stiffness tuning strategies for the nonlinearly elastic extra-cellular matrix (ECM)-based thin membrane scaffolds used to support the model tissue. Mechanical characterization is accomplished through the development of a bulge-test method relying on imaging the curvature of membranes under pressure loading. Application of the developed platform is demonstrated through functional characterization of pulmonary endothelial monolayers exposed to various combinations of pressure and stretch corresponding to healthy and pathological levels found in pulmonary hypertension. It was found that exposure of monolayers to both elevated pressure and elevated stretch results in increased permeability and altered cytoskeleton and junctional morphology, and that these changes are not observed in response to only one elevated mechanical cue. The presented work has the potential to advance the use of biomaterial-based OOC platforms with complex mechanical properties in modeling barrier tissue responses to complex mechanical cues.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».