MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017360324
■00520260202105506
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798263325985
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32308052
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech78596
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a612
■1001  ▼aGonzalez-Vargas,  Yarelis.
■24510▼aBioengineered  3D  in  Vitro  Strategies  to  Investigate  Phenotypic  and  Genotypic  Differences  in  Lymphatic  Network  Sprouting
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a207  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Dixon,  J.  Brandon.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aThis  doctoral  thesis  focuses  on  the  engineering  of  in  vitro  models  for  studying  lymphatic  network  sprouting.  The  lymphatic  system  is  crucial  for  maintaining  tissue  fluid  homeostasis,  immune  cell  trafficking,  and  fat  absorption.  Lymphangiogenesis,  the  formation  of  new  lymphatic  vessels,  involves  complex  interactions  between  key  ligands  and  their  receptors,  such  as  vascular  endothelial  growth  factor  C  (VEGFC)  and  vascular  endothelial  growth  factor  receptor  3  (VEGFR3),  which  regulate  lymphatic  endothelial  cell  (LEC)  sprouting.  Supporting  cells,  as  well  as  biochemical  and  biomechanical  cues  provided  by  the  tissue  microenvironment,  also  play  pivotal  roles  in  this  process.  This  dissertation  showcases  the  development  of  tissue-engineered  models  using  primary  lymphatic  cells  to  elucidate  the  mechanisms  of  lymphatic  sprouting  and  remodeling.  These  models  aim  to  overcome  the  limitations  of  in  vivo  studies  by  offering  reproducible  platforms  for  investigating  lymphatic  biology  and  testing  potential  therapeutic  interventions.Additionally,  the  thesis  explores  a  precision  medicine  approach  for  managing  lymphatic  malformations  (LMs).  Tissue  samples  were  collected  from  patients  undergoing  routine  sclerotherapy  and  expanded  in  polyethylene  glycol  (PEG)  hydrogels  to  create  patient-derived  cells  (PDCs).  These  PDCs  were  then  characterized  for  their  genetic  fidelity  to  the  original  tissue  biopsy  using  single-cell  RNA  sequencing  and  whole  exome  sequencing.  Patient-derived  organoids  (PDOs),  termed  lymphatic  malformation  organoids  (LMOs),  were  developed  and  assessed  for  their  lymphatic  sprouting  capacity  in  PEG  hydrogels.The  final  chapter  examines  the  differential  responses  to  PI3K/AKT/MTOR  pathway  inhibition  in  LMOs.  Specifically,  it  investigates  the  regression  of  LMOs  following  treatment.  The  results  demonstrated  significant  variability  in  drug  responses  among  LMOs  derived  from  three  different  patients,  highlighting  the  heterogeneity  of  LMs.  Gene  expression  analyses  revealed  that  alpelisib  treatment  upregulated  pro-apoptotic  genes,  providing  insights  into  the  molecular  mechanisms  driving  sprout  regression.  Overall,  this  thesis  underscores  the  potential  of  targeted  therapies  for  managing  LMs,  the  value  of  using  patient-derived  models  for  precision  medicine,  and  the  impact  of  in  vitro  models  on  advancing  our  understanding  of  lymphatic  biology.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aPhysiology
■650  4▼aTransplants  &  implants
■650  4▼aVascular  endothelial  growth  factor
■650  4▼aBlood  vessels
■650  4▼aMesentery
■650  4▼aWound  healing
■650  4▼aMutation
■650  4▼aExtracellular  matrix
■650  4▼aMetabolism
■650  4▼aInflammation
■650  4▼aApoptosis
■650  4▼aCell  cycle
■650  4▼aPatients
■650  4▼aHomeostasis
■650  4▼aFibroblasts
■650  4▼aCollagen
■650  4▼aBiopsy
■650  4▼aEdema
■650  4▼aPhosphorylation
■650  4▼aBiomechanics
■650  4▼aHydrogels
■650  4▼aCellular  biology
■650  4▼aSurgery
■690    ▼a0648
■690    ▼a0719
■690    ▼a0379
■690    ▼a0576
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360324▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books