A 3-Dimensional co-culture model of Inflammatory Bowel Disease for therapy screening
Bibliographic record
Abstract
La maladie inflammatoire chronique de l’intestine (MICI) est un trouble intestinal qui affecte la survie et la qualité de vie des patients. Étonnamment, le Canada a l'une des prévalences les plus élevées de maladies inflammatoires de l'intestin au monde, ce qui entraîne un lourd fardeau économique. Bien qu'il existe des options de traitement classiques et des thérapies plus récentes, nous ne savons pas à l'avance quel agent thérapeutique est approprié pour chaque patient. De plus, certains patients ne répondent pas au traitement existant, ce qui indique un besoin de thérapies améliorées et de médecine personnalisée. Il existe des études utilisant des modèles animaux ou des modèles de culture à 2 dimensions, mais ces outils de recherche ont des limites et ne récapitulent pas la maladie humaine. Par conséquent, des modèles plus pertinents sur le plan clinique sont plus appropriés pour les études mécanistes et le criblage de nouvelles options thérapeutiques. Dans cette étude, nous avons généré un système de co-culture tridimensionnelle, comprenant la lignée cellulaire épithéliale intestinale HT-29 et la lignée cellulaire de fibroblastes IRM-90, ensemencées dans de l'hydrogel d'alginate-gélatine. Notre outil de recherche a été évalué et les résultats ont montré que le système de co-culture 3D soutient la viabilité cellulaire, l'activité métabolique cellulaire et la prolifération cellulaire. Ensuite, la modélisation des MICI a été la prochaine étape de notre étude. Nous avons utilisé le lipopolysaccharide (LPS) pour induire l'inflammation, puis nous avons ajouté de la dexaméthasone aux modèles traités au LPS pour supprimer l'inflammation. Nous avons évalué la réponse de notre modèle en mesurant les taux de cytokines TNFα et IL-1β dans le milieu de culture. Nos résultats ont montré que le modèle de co-culture 3D répondait au facteur inflammatoire en exprimant des niveaux plus élevés des cytokines ci-dessus par rapport au groupe témoin. De plus, après l'utilisation de la dexaméthasone dans les modèles traités au LPS, l'expression des cytokines a diminué. Nos résultats suggèrent que notre système de co-culture 3D est sensible à l'inflammation et aux thérapeutiques anti-inflammatoires. D'autres études pour la modélisation des MICI peuvent être réalisées en utilisant des cellules intestinales dérivées de patients atteints des MICI superposées sur la membrane basale des fibroblastes
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".