Go With the Microfluidic Flow – and Analyze the Nanoparticle's Journey to the Tumour
Notice bibliographique
Résumé
Traditional chemotherapy for cancer treatment often elicits dangerous side-effects and limits the dose that can be administered to patients. In order to alleviate these side-effects, researchers have turned to using nanoparticles to deliver drugs specifically to tumour sites. However, nanoparticles encounter many biological obstacles that prevent them from accumulating efficiently at the tumour sites, and these obstacles are difficult to characterize using animal models. In my thesis, I develop microfluidic tools to examine these obstacles. First, it is difficult to examine how far nanoparticles infiltrate into solid tumours because light cannot enter the tumour. My first project was to design a microfluidic device that renders microscale tissues transparent, so that nanoparticle infiltration into the tumours can be quantified by microscopy. Second, nanoparticles are usually injected into the bloodstream to treat tumours, and will be subject to the fluid dynamic effects of blood flow. These effects impact nanoparticle accumulation in the tumour. In my second project, I engineered an artificial blood vessel inside a microfluidic chip, allowing researchers to control the flow rate of the nanoparticles while they interact with the cells of a blood vessel. From this project, we learned that more nanoparticles travel through the blood vessel when the flow rate is decreased. Lastly, the flow rate of blood is heavily influenced by the shape of the blood vessel network. In tumours, the blood vessel network is chaotic and unpredictable, making the blood flow rate uncontrollable. In my third project, I produced microfluidic devices that contain micro-channels in the shape of tumour blood vessel networks. These devices are fabricated from 3D images of tumours from animal models, and are real-life replicas that can be reproducibly and predictably produced. It is possible to use these devices to examine how the shape of the tumour vasculature affects the blood flow rate, and therefore the accumulation of nanoparticles at the tumour. In summary, my thesis produced three microfluidic systems that enable researchers to examine three biological obstacles that prevent nanoparticles from being used effectively for anti-cancer treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».