Dlaczego ilościowe określenie procentu ekstrawazacji jest istotne dla walidacji celu?

Ilościowe określenie procentu ekstrawasacji zapewnia obiektywną miarę zdolności komórek rakowych do przekraczania bariery krew-mózg, co stanowi kluczowy etap przerzutów do mózgu. Wskaźnik ten umożliwia bezpośrednie porównanie linii komórkowych lub warunków w celu walidacji celów zaangażowanych w inwazję i migrację. Wspiera on redukcję ryzyka mechanistycznego poprzez powiązanie interwencji molekularnych z funkcjonalnymi efektami przenikania przez barierę.

W jaki sposób wyizolowanie bariery śródbłonka jako niezależnej zmiennej poprawia efektywność procesu odkrywania leków?

Izolacja bariery śródbłonkowej pozwala badaczom na analizę jej specyficznego wpływu na zachowanie komórek nowotworowych bez zakłócania wyników przez czynniki systemowe. Dzięki kontroli dojrzałości i składu bariery, platforma ta umożliwia odtwarzalną ocenę tego, jak modyfikacje genetyczne lub farmakologiczne wpływają na ekstrawazację. Taka izolacja wspiera wczesną walidację celów terapeutycznych poprzez wyjaśnienie roli bariery w efektywności przerzutowania.

Jakie ilościowe pomiary zmiennych zależnych umożliwiają przesiew fenotypowy komórek nowotworowych?

Pomiary kształtu, objętości i położenia komórek nowotworowych oraz odsetka komórek, które przeniknęły przez barierę śródbłonka, służą jako ilościowe zmienne zależne. Parametry te są wyodrębniane z danych tomografii konfokalnej przy użyciu analizy obrazu opartej na sztucznej inteligencji w celu odróżnienia fenotypów przerzutowych od nieprzerzutowych. Takie wskaźniki umożliwiają wysokoprzepustowe przesiewanie w celu zidentyfikowania związków lub zmian genetycznych, które zmniejszają potencjał inwazyjny.

Dlaczego wymagania dotyczące powtórzeń są istotne dla współpracy międzyfunkcyjnej w procesie opracowywania testów?

Wymogi dotyczące powtarzalności zapewniają, że chipy mikrofluidyczne generują spójne tworzenie bariery śródbłonkowej oraz jednorodne odpowiedzi komórek nowotworowych w różnych eksperymentach i u różnych użytkowników. Spójna powtarzalność umożliwia zespołom zajmującym się odkrywaniem, przesiewaniem i badaniami translacyjnymi niezawodne porównywanie wyników, co redukuje zmienność w wyborze hitów. Standaryzowana powtarzalność wspiera przenoszalność testów oraz rozwój przedkliniczny zgodny z wymogami regulacyjnymi.

Jakie możliwości analizy statystycznej są wymagane przed wdrożeniem platformy µBBN w procesie identyfikacji związków wiodących?

Wdrożenie wymaga możliwości statystycznych w celu analizy rozkładów kształtu komórek, ich objętości oraz procentu ekstrawazacji w różnych powtórzeniach i warunkach. Obejmuje to testowanie normalności, porównywanie wariancji oraz ustalanie progów w celu zdefiniowania subpopulacji o wysokim potencjale metastatycznym. Taka analiza umożliwia tworzenie obiektywnych modeli punktowych, które integrują się z potokami uczenia maszynowego w celu opracowania biomarkerów prognostycznych.

Kwantyfikacja mikrośrodowiska guza z przerzutami do mózgu za pomocą modelu 3D Organ-On-A Chip, uczenia maszynowego i tomografii konfokalnej

6.6K wyświetleń

Cytowany 14 razy

09:53 min

16 sierpnia 2020

10.3791/61654-v

16 sierpnia 2020

6.6K wyświetleń

C. Ryan Oliver^*¹^,² , Trisha M. Westerhof^*¹^,² , Maria G. Castro²^,³^,⁴ , Sofia D. Merajver¹^,²

¹Department of Internal Medicine, University of Michigan Ann Arbor, ²Rogel Cancer Center, University of Michigan Ann Arbor, ³Department of Neurosurgery, University of Michigan Ann Arbor, ⁴Department of Cell and Developmental Biology, University of Michigan Ann Arbor

^* These authors contributed equally

Tutaj prezentujemy protokół przygotowania i hodowli mikrośrodowiska przerzutowego guza bariery krew-mózg, a następnie ilościowego określenia jego stanu za pomocą obrazowania konfokalnego i sztucznej inteligencji (uczenia maszynowego).