Personalized Vascularized Tumor Organoid‐on‐a‐Chip for Tumor Metastasis and Therapeutic Targeting Assessment

类有机物 转移 血管生成 循环肿瘤细胞 癌症 肿瘤微环境 癌症研究 体内 个性化医疗 生物 医学 肿瘤细胞 生物信息学 神经科学 内科学 生物技术
作者
Yang Du,Yi‐Ran Wang,Qiyuan Bao,Xinxin Xu,Congling Xu,Shaoxuan Wang,Qi Liu,Fan Liu,Yi Zeng,Yajun Wang,Wei Liu,Yixin Liu,Sai‐Xi Yu,Yu‐Chen Chen,Chen Wang,Weibin Zhang,Hai Gao,Hao Luo,Baohong Liu,Guangyin Jing
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
标识
DOI:10.1002/adma.202412815
摘要

While tumor organoids have revolutionized cancer research by recapitulating the cellular architecture and behaviors of real tumors in vitro, their lack of functional vasculature hinders their attainment of full physiological capabilities. Current efforts to vascularize organoids are struggling to achieve well-defined vascular networks, mimicking the intricate hierarchy observed in vivo, which restricts the physiological relevance particularly for studying tumor progression and response to therapies targeting the tumor vasculature. An innovative vascularized patient-derived tumor organoids (PDTOs)-on-a-chip with hierarchical, tumor-specific microvasculature is presented, providing a versatile platform to explore tumor-vascular dynamics and antivascular drug efficacy. It is found that highly metastatic tumor cells induced vessel angiogenesis and simultaneously migrated toward blood vessels via the Notch pathway. The evident association between the angiogenic and migratory capacities of PDTOs and their clinical metastatic outcomes underscores the potential of the innovative platform for evaluating tumor metastasis, thus offering valuable insights for clinical decision-making. Ultimately, the system represents a promising avenue for advancing the understanding of tumor metastasis and developing personalized treatment strategies based on patient-specific tumor characteristics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
康zai发布了新的文献求助10
刚刚
bofu发布了新的文献求助30
刚刚
上官若男应助皮汤汤采纳,获得10
1秒前
2秒前
呆萌芙蓉发布了新的文献求助10
2秒前
彭于晏应助烤肠采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
malewei完成签到,获得积分20
3秒前
FBI911应助铭铭就采纳,获得10
3秒前
4秒前
bkagyin应助失眠班采纳,获得10
4秒前
双生客发布了新的文献求助10
4秒前
Hhh发布了新的文献求助30
5秒前
李免免发布了新的文献求助10
5秒前
所所应助认真生活采纳,获得10
5秒前
6秒前
malewei发布了新的文献求助10
6秒前
Jia完成签到,获得积分20
6秒前
www发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
Lj应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得30
7秒前
bkagyin应助缥缈耷采纳,获得10
7秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
bofu发布了新的文献求助30
7秒前
完美世界应助康zai采纳,获得10
7秒前
7秒前
甜糯米应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
yc发布了新的文献求助10
8秒前
友好的灯泡完成签到,获得积分10
8秒前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Musculoskeletal Pain - Market Insight, Epidemiology And Market Forecast - 2034 666
Crystal Nonlinear Optics: with SNLO examples (Second Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3734840
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3278768
关于积分的说明 10011520
捐赠科研通 2995441
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1643442
邀请新用户注册赠送积分活动 781187
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749300