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장기 온-A 칩 3D 모델, 기계 학습 및 공초점 단층 촬영을 사용하여 뇌 전이성 종양 미세 환경을 정량화

JoVE 신문
암 연구학

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JoVE 신문 암 연구학

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

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장기 온-A 칩 3D 모델, 기계 학습 및 공초점 단층 촬영을 사용하여 뇌 전이성 종양 미세 환경을 정량화

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

Chapters

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

자동 번역

여기에서는 혈액 뇌 장벽 전이성 종양 미세 환경을 준비하고 배양한 다음 공초점 이미징 및 인공 지능 (기계 학습)을 사용하여 상태를 정량화하기위한 프로토콜을 제시합니다.

Tags

Keywords: Confocal Tomography Machine Learning Organ-on-a-chip Brain Metastasis Tumor Microenvironment Cell Behavior Diagnostic Tool Microfluidic Device Collagen Astrocyte Endothelial Cells Cell Culture

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