Architecture of an All‐In‐One Microfluidic Platform for Accelerated Cancer Seeding, Enhanced Spheroid Formation, and Dynamic Drug Screening Trials
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Effective cancer drug screening requires platforms that replicate the physiological complexity of tumor microenvironments. Traditional 2D systems fail to model critical features such as hypoxic gradients, interstitial flow, and drug penetration dynamics, resulting in limited predictive accuracy. To address these challenges, a microfluidic platform integrating porous V‐slanted hydrogel microwells, capable of forming uniform 3D cancer spheroids within the physiologically relevant size range of 200–500 µm, while enabling dynamic flow‐based drug testing is needed. This platform introduces advection‐based dynamic flow through a double‐layered microfluidic design, overcoming reliance on static diffusion seen in conventional systems. Dynamic drug screening performed on this platform demonstrates enhanced drug penetration and more consistent therapeutic responses compared to static conditions, emphasizing the importance of physiological flow in replicating in vivo tumor behavior. By controlling cross‐flow conditions, the platform ensures uniform drug delivery and enables a more reliable assessment of therapeutic efficacy, addressing variability often observed in static and 2D systems. Moreover, compatibility with high‐throughput applications makes it a scalable, robust solution for preclinical drug testing. This work highlights the critical role of dynamic environments in cancer drug screening, offering an improved physiologically relevant approach for studying drug responses and advancing personalized medicine strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».