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Enregistrement W7055012362

Beyond The Chip: Microphysiological Systems On Multi-well Plates

2024· dissertation· en· W7055012362 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Frequency and Time Standards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProcess (computing)ScalabilityThroughputScaffoldProcess developmentDrug developmentRelevance (law)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The drug development process is lengthy and expensive, with a 90% failure rate among drugs entering clinical trials due to the inadequacy of predictive models in the initial phases of drug development. To overcome these limitations, there is a paradigm shift towards developing micro physiological systems often referred as Organ-on-a-Chip that have be shown to recapitulate organ level functions in vitro. However, despite their promise, these systems often have limited throughput, restricting their widespread use in the drug development process. The work outlined in this thesis aims to bridge this gap by integrating the physiological relevance offered by micro physiological systems with the high throughput capabilities of traditional 2D multi-well plate cultures. The thesis outlines the development of two novel micro physiological systems, engineered in a high throughput multi-well format called the IFlowPlate and AngioPlate. Both the platforms have an open-top design and unlike tradition microphysiological platforms does not need complex pump systems and have built-in connections to achieve perfusion making it more scalable and user-friendly. The IFlowPlate leverages the self-assembly capability of endothelial cells to create a perfusable vascular network. This platform technology was utilized in this work to achieve intravascular perfusion of colon organoids for the first time and demonstrated immune cell circulation and recruitment in response to injury. AngioPlate, the other platform that was developed as a part of this work, utilizes a pre-patterned scaffold completely embedded in native hydrogel matrix to guide cells in forming organ-specific geometries and tubular structures using a novel subtractive manufacturing technique. This platform allowed for fabricating complex and intricate networks to model vascularized terminal lung alveoli and renal proximal tubules. This work demonstrated for the first time that highly complex perfusable tissues embedded in hydrogel can be integrated with multi-well plates to mimic tissue specific structures and interfaces without the use of synthetic membranes or plastic channels. The built-in perfusion channel and the flexible hydrogel matrix allowed for the terminal lung alveoli model to be mechanically actuated to mimic breathing motions. The renal proximal tubule model was used to mimic glucose reabsorption in kidney and model renal inflammation. The latter part of this work focusses on further improving this platform to increase platform robustness and to allow for incorporating supporting cells such as fibroblasts into the hydrogel matrix. This allowed us to model tubular injuries in kidney such as cisplatin induced -nephrotoxicity and TGF- β1 induced- tubulointerstitial fibrosis. Furthermore this work also describes the development of a high-throughput TEER meter that can be integrated with the AngioPlate platform allowing for rapid, non-invasive measurement of renal epithelial barrier integrity. Given that both platforms are designed in a 384-well plate format, they are high throughput and compatible with existing technologies like high-content imaging systems, robotic liquid handling systems, and microplate readers allowing for widespread adoption across diverse research settings. It is anticipated that the contributions described in this work will significantly advance our understanding of disease propagation and accelerate drug development process.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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