DL
Dawn Lin
Author with expertise in 3D Bioprinting Technology
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(100% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
6
/
i10-index:
5
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

AngioPlate – Biofabrication of perfusable complex tissues in multi-well plates with 4D subtractive manufacturing

Shravanthi Rajasekar et al.Aug 15, 2021
Abstract Organ-on-a-chip systems that recapitulate tissue-level functions have been proposed to improve in vitro–in vivo correlation in drug development. Significant progress has been made to control the cellular microenvironment with mechanical stimulation and fluid flow. However, it has been challenging to introduce complex 3D tissue structures due to the physical constraints of microfluidic channels or membranes in organ-on-a-chip systems. Although this problem could be addressed with the integration of 3D bioprinting, it is not an easy task because the two technologies have fundamentally different fabrication processes. Inspired by 4D bioprinting, we develop a 4D subtractive manufacturing technique where a flexible sacrificial material can be patterned on a 2D surface, change shape when exposed to aqueous hydrogel, and subsequently degrade to produce perfusable networks in a natural hydrogel matrix that can be populated with cells. The technique is applied to fabricate organ-specific vascular networks, vascularized kidney proximal tubules, and terminal lung alveoli in a customized 384-well plate and then further scaled to a 24-well plate format to make a large vascular network, vascularized liver tissues, and for integration with ultrasound imaging. This biofabrication method eliminates the physical constraints in organ-on-a-chip systems to incorporate complex ready-to-perfuse tissue structures in an open-well design.
1
Citation1
0
Save
0

Deep-LUMEN Assay – Human lung epithelial spheroid classification from brightfield images using deep learning

Lyan Abdul et al.Oct 8, 2020
Abstract Three-dimensional (3D) tissue models such as epithelial spheroids or organoids have become popular for pre-clinical drug studies. However, different from 2D monolayer culture, the characterization of 3D tissue models from non-invasive brightfield images is a significant challenge. To address this issue, here we report a Deep-Learning Uncovered Measurement of Epithelial Networks (Deep-LUMEN) assay. Deep-LUMEN is an object detection algorithm that has been fine-tuned to automatically uncover subtle differences in epithelial spheroid morphology from brightfield images. This algorithm can track changes in the luminal structure of tissue spheroids and distinguish between polarized and non-polarized lung epithelial spheroids. The Deep-LUMEN assay was validated by screening for changes in spheroid epithelial architecture in response to different extracellular matrices and drug treatments. Specifically, we found the dose-dependent toxicity of Cyclosporin can be underestimated if the effect of the drug on tissue morphology is not considered. Hence, Deep-LUMEN could be used to assess drug effects and capture morphological changes in 3D spheroid models in a non-invasive manner. Significance of the work Deep learning has been applied for the first time to autonomously detect subtle morphological changes in 3D multi-cellular spheroids, such as spheroid polarity, from brightfield images in a label-free manner. The technique has been validated by detecting changes in spheroid morphology in response to changes in extracellular matrices and drug treatments.