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Enregistrement W7065569936

Engineering 3D perfusion platforms for recapitulating immune responses in vascularized models

2024· dissertation· en· W7065569936 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPerfusionTissue engineeringImmune systemBiofabricationBlood flowMicrofluidicsMonocyteMechanobiologySpheroidAngiogenesis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vascular system, responsible for the transport of nutrients, oxygen, and waste removal, overcomes the limitations of oxygen diffusion in solid tissues through blood perfusion, thereby preventing necrosis. The mechanical stimuli from blood flow are pivotal for vascular development and engineering, influencing endothelial cell morphology and vessel remodeling via mechanosensing. Current organ-on-chip systems, while successful in applying dynamic flow to endothelial cells, have limitations, including dependency on pumps and confinement to closed microfluidic channels. Additionally, the interaction between immune cells and these systems under long-term recirculating flow conditions has not been adequately demonstrated. This thesis introduces a novel biofabrication and device manufacturing technique that utilizes a flexible, patternable sacrificial material on a 2D surface. This material morphs in response to an aqueous hydrogel and then degrades, forming perfusable vascular networks within a natural hydrogel matrix. We achieved perfusion using a rocker mechanism that periodically changes tilt direction, while the open-well design facilitates the visualization of perfusable tubular tissues via clinical ultrasound imaging and the construction of complex, vascularized hepatic tissues embedded in gel matrices (Chapter 2). To mimic the unidirectional recirculating flow characteristic of blood vessels, we created the UniPlate platform, combining injection molding with 3D printing (Chapter 3). This innovation allows for the perfusion and recirculation of monocytes through vascular channels without compromising cell viability or eliciting an inflammatory response. Furthermore, by integrating cancer spheroids into the vascular tissues on UniPlate, we developed a vascularized cancer spheroid model that exhibited temporally dependent and tissue-specific macrophage recruitment toward tumor sites with continuous monocyte recirculation (Chapter 4). Collectively, this series of research work introduces a versatile and robust platform capable of replicating vascular functions and immune responses, offering a substantial advancement in the investigation of vascular biology and the mechanism of disease progression.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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