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.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».