Empirical models of the proliferative response of cytokine‐dependent hematopoietic cell lines
Notice bibliographique
Résumé
There is an expanding need for predictive mathematical models to accelerate the optimization of cell therapy culture processes. Here we demonstrate the ability of simple mathematical models to describe quantitatively the cytokine growth-rate dependence of two human hematopoietic cell lines, TF-1 and MO7e. These cells are immortal but depend on either interleukin-3 (IL-3) or granulocyte-macrophage colony stimulating factor (GM-CSF) for their continued survival and maximal proliferation. They are also responsive to interleukin-6 (IL-6) and exhibit saturation kinetics when these cytokines are limiting. A Monod-type relationship consistently failed to fit measured cytokine dose-proliferation response curves while a Hill-type relationship showed a good fit. Cytokine interactions were first modeled by modifying the Hill-function to include an interaction parameter, gamma. This model did not indicate either synergistic or even additive effects between IL-3 and GM-CSF. Based on the reported competition between IL-3 and GM-CSF for their common receptor (beta(c)) subunit, a competitive model was also developed. This model had no new parameters beyond those obtained from single cytokine cultures and provided improved prediction of the growth rates for both cell lines exposed to combinations of IL-3 and GM-CSF over a wide range of concentrations. As expected, the competitive model failed to fit the data for IL-6 in combination with either IL-3 or GM-CSF, since IL-6 signaling does not involve the beta(c) chain of the IL-3/GM-CSF receptors. Interestingly, the cell-specific rates of GM-CSF uptake and cell proliferation were found to be uncoupled processes. Taken together, these results illustrate the utility of appropriately designed empirical models to describe the proliferative responses of hematopoietic cells to cytokine stimulation.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».