Anticancer drug discovery using multicellular tumor spheroid models

球体 药物发现 背景(考古学) 多细胞生物 计算生物学 计算机科学 药品 癌症 生物 生物信息学 医学 细胞 细胞培养 药理学 内科学 古生物学 遗传学
作者
Michele Zanoni,Sara Pignatta,Chiara Arienti,Massimiliano Bonafè,Anna Tesei
出处
期刊:Expert Opinion on Drug Discovery [Informa]
卷期号:14 (3): 289-301 被引量:85
标识
DOI:10.1080/17460441.2019.1570129
摘要

Introduction: Despite the increasing financial outlay on cancer research and drug discovery, many advanced cancers remain incurable. One possible strategy for increasing the approval rate of new anticancer drugs for use in clinical practice could be represented by three-dimensional (3D) tumor models on which to perform in vitro drug screening. There is a general consensus among the scientific community that 3D tumor models more closely recapitulate the complexity of tumor tissue architecture and biology than bi-dimensional cell cultures. In a 3D context, cells are connected to each other through tissue junctions and show proliferative and metabolic gradients that resemble the intricate milieu of organs and tumors.Areas covered: The present review focuses on available techniques for generating tumor spheroids and discusses current and future applications in the field of drug discovery. The article is based on literature obtained from PubMed.Expert opinion: Given the relative simplicity of spheroid models with respect to clinical tumors, we must be careful not to overestimate the reliability of their drug-response prediction capacity. The next challenge is to combine our knowledge of co-culture methodologies with high-content imaging and advanced microfluidic technologies to improve the readout and biomimetic potential of spheroid-based models.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI

祝大家在新的一年里科研腾飞
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
1秒前
牛牛牛发布了新的文献求助10
2秒前
万能图书馆应助多多采纳,获得10
3秒前
科研通AI6.1应助周诣扬采纳,获得10
5秒前
5秒前
灵巧越泽发布了新的文献求助10
6秒前
天天快乐应助ai采纳,获得10
6秒前
weic100给weic100的求助进行了留言
7秒前
9秒前
nessa完成签到 ,获得积分10
11秒前
CodeCraft应助多多采纳,获得10
13秒前
14秒前
心灵美傲薇完成签到 ,获得积分10
15秒前
16秒前
16秒前
明理书萱完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
辛勤如柏完成签到,获得积分10
17秒前
Lynn完成签到,获得积分10
20秒前
ai发布了新的文献求助10
23秒前
舒适的雨完成签到 ,获得积分10
26秒前
周诣扬完成签到,获得积分20
31秒前
31秒前
Jasper应助yyt采纳,获得10
31秒前
长弓诘完成签到 ,获得积分10
31秒前
小十一完成签到 ,获得积分10
33秒前
34秒前
周诣扬发布了新的文献求助10
35秒前
ang完成签到,获得积分10
38秒前
1點點cui发布了新的文献求助10
38秒前
汉堡包应助鞘皮采纳,获得10
38秒前
39秒前
39秒前
ai完成签到,获得积分20
39秒前
42秒前
44秒前
Dong完成签到 ,获得积分10
44秒前
细心擎呢完成签到 ,获得积分10
47秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 800
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 600
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Psychological Well-being The Complexities of Mental and Emotional Health 500
T/SNFSOC 0002—2025 独居石精矿碱法冶炼工艺技术标准 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5856771
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6324270
关于积分的说明 15635227
捐赠科研通 4971235
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2681250
邀请新用户注册赠送积分活动 1625184
关于科研通互助平台的介绍 1582223