Listening to bio-engineered tissues and materials: Assessing cellularity and stiffness using high-frequency ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Current cardiac drug screening and testing methods lack the power to eliminate ineffective and harmful drug candidates to treat heart failure, a growing epidemic in Canada. Miniaturized three-dimensional heart models show great promise to better mimic human biology, disease, and drug responses, but their full potential requires innovative analytical tools to assess disease- and drug-induced alterations in tissue microstructure and mechanical properties. Current techniques to measure the microstructure and stiffness of miniature heart models are invasive, low-throughput, and incapable of long-term monitoring. In this thesis, an ultrasound imaging method is developed to evaluate the acoustic and mechanical properties of engineered tissues and biomaterials to address these analytical tool gaps. This high-frequency ultrasound technique is non-destructive, non-invasive, and capable of real-time monitoring. We show that high-frequency ultrasound can accurately measure the intrinsic acoustic properties of biomaterials and engineered tissues by accounting for attenuation effects in coupling media, hydrogel thickness, and interfacial transmission/reflection coefficients. This approach enabled independent assessment of hydrogel cellularity despite significant contraction, providing valuable insights into tissue structure. We also developed a novel high-frequency ultrasound elastography (USE) system with a highly focused acoustic radiation force (ARF) excitation transducer, achieving non-invasive and high-resolution measurements of biomaterial mechanical properties, with strong agreement to shear rheometry. Through in silico modelling, we demonstrated that shear wave frequency exhibits non-linear dependencies on ARF excitation duration and tissue properties, enhancing the accuracy of mechanical characterization. Finally, we applied this USE system to cardiac cell-laden fibrin domes with validation to previous studies. Our work advances high-frequency ultrasound as a powerful tool for assessing biomaterial mechanics and engineered tissue properties, with future work focused on system improvements and future applications in dynamic tissue systems and organ-on-a-chip platforms to better understand bioengineered tissue behaviour in healthy, diseased, and treated states.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».