Predicting clinical response to anticancer drugs using 3D-bioprinted tumor models for personalized therapy

Informazioni relative al progetto

3DCanPredict

ID dell’accordo di sovvenzione: 862580

DOI

10.3030/862580

Progetto chiuso

Data della firma CE 26 Agosto 2019

Data di avvio 1 Settembre 2019

Data di completamento 28 Febbraio 2021

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale

Nessun dato

Contributo UE

€ 150 000,00

Coordinato da

TEL AVIV UNIVERSITY
Israel

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Pubblicazioni

Peer reviewed articles (2)

Microengineered perfusable 3D-bioprinted glioblastoma model for in vivo mimicry of tumor microenvironment

Autori: Lena Neufeld, Eilam Yeini, Noa Reisman, Yael Shtilerman, Dikla Ben-Shushan, Sabina Pozzi, Asaf Madi, Galia Tiram, Anat Eldar-Boock, Shiran Ferber, Rachel Grossman, Zvi Ram, Ronit Satchi-Fainaro
Pubblicato in: Science Advances, 2021, ISSN 2375-2548
Editore: AAAS
DOI: 10.1126/sciadv.abi9119

P-selectin axis plays a key role in microgliaimmunophenotype and glioblastoma progression

Autori: Eilam Yeini, Paula Ofek, Sabina Pozzi, Nitzan Albeck, Dikla Ben-Shushan, Galia Tiram, Sapir Golan, Ron Kleiner, Ron Sheinin, Sahar Israeli Dangoor , Shlomit Reich-Zeliger, Rachel Grossman, Zvi Ram, Henry Brem , Thomas M. Hyde, Prerna Magod, Dinorah Friedmann-Morvinski, Asaf Madi & Ronit Satchi-Fainaro
Pubblicato in: Nature Communications, 2021, ISSN 2041-1723
Editore: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-021-22186-0