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Enregistrement W7133054501

Development of In-vitro Skin Models for Screening Bioactive Compounds and Modelling Diseases

2024· dissertation· W7133054501 sur OpenAlexaff
Zhengkun Chen

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsGelatinExtracellular matrixViscoelasticityStiffnessStress relaxationElastic modulusMicrofluidics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing demand for in vitro skin models to replace animal testing for disease modeling and drug screening. The construction of reliable in vitro skin models relies on the development of biomimetic materials and high-throughput screening techniques. This thesis focuses on advancing in vitro skin models through the development of biomaterials and the design of microfluidic (MF) devices. Two fibrous hydrogels derived from cellulose nanocrystals (CNCs) and gelatin, named EKGel and EKGelMA, were developed as biomimetic scaffolds for cell culture. EKGel was formed by crosslinking aldehyde-functionalized CNCs (a-CNCs) and gelatin. By varying EKGel’s composition, I recapitulated fibrosis-associated changes in the mechanical and structural properties of the extracellular matrix (ECM). By using EKGelMA, a gel consisting of a-CNCs and gelatin methacryloyl, I achieved a broader range of hydrogel stiffness and decoupled the hydrogel’s mechanical properties from its structural properties by controlling the extent of intrafibrillar crosslinking. The compositions of EKGelMA were then optimized using machine learning (ML) to mimic the viscoelastic properties of ECMs in various tissues. Through multi-objective Bayesian optimization, I identified hydrogel compositions with the elastic modulus and stress relaxation behavior mimicking the ECMs of healthy and scarred skin, as well as benign and malignant breast tumors. The ML algorithm also efficiently delineated the competing relationship between the elastic modulus and stress relaxation in EKGelMA. To recapitulate the structural anisotropy of the skin ECM, an extrusion-based printing approach was introduced. The hydrogel precursors, composed of aldehyde-functionalized cellulose nanofibers (a-CNFs) and gelatin, were extruded through a MF or nozzle printhead. This process resulted in the shear-induced alignment of a-CNFs, leading to the formation of structural anisotropy in the hydrogel. The influence of this structural anisotropy on the orientation of dermal fibroblasts on or in the hydrogels was investigated. Skin spheroids were cultured in EKGel as a miniaturized skin model. A MF platform was developed to grow large arrays of human skin spheroids within three days. The rapid formation of dermal fibroblast spheroids or multilayer skin spheroids enabled high-throughput screening of active skincare ingredients and the evaluation of the toxicity of different chemical agents for skin.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,302 · 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
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Résumé présentoui

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