Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography

C. Ryan Oliver; Trisha  M. Westerhof; Maria  G. Castro; Sofia  D. Merajver

doi:10.3791/61654

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Cuantificación del microambiente del tumor metastásico cerebral mediante un modelo 3D de chip organ-on-A, aprendizaje automático y tomografía confocal

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Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography

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Cuantificación del microambiente del tumor metastásico cerebral mediante un modelo 3D de chip organ-on-A, aprendizaje automático y tomografía confocal

DOI:

10.3791/61654-v

•

09:53 min

•

August 16, 2020

•

C. Ryan Oliver*^1,2, Trisha M. Westerhof*^1,2, Maria G. Castro^3,4, Sofia D. Merajver²

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

Capitoli

00:04Introduciton
00:49Form and Assemble the Microfluidic BBN Device
03:24Cancer Cell Seeding
04:023D Model Imaging Data Conversion
05:06Plane Fitting
06:04Individual Cancer Cell Analysis
07:05Results: Representative Brain Metastatic Tumor Micro-Environment Analyses
08:56Conclusion

Summary

Traduzione automatica

Aquí, presentamos un protocolo para preparar y cultivar un microambiente tumor metastásico de barrera hematoencefálica y luego cuantificar su estado mediante imágenes confocales e inteligencia artificial (aprendizaje automático).

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Cuantificación del microambiente del tumor metastásico cerebral mediante un modelo 3D de chip organ-on-A, aprendizaje automático y tomografía confocal

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