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Enregistrement W2950606330 · doi:10.1093/imammb/dqz009

A stochastic model for cancer metastasis: branching stochastic process with settlement

2019· article· en· W2950606330 sur OpenAlexafffund
Christoph Frei, Thomas Hillen, Adam Rhodes

Notice bibliographique

RevueMathematical Medicine and Biology A Journal of the IMA · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Biology Tumor Growth
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésUniquenessMathematicsBranching processStochastic differential equationStochastic modellingExtinction probabilityBranching (polymer chemistry)Stochastic processDifferential equationDistribution (mathematics)Applied mathematicsStatistical physicsStatisticsMathematical analysisPhysicsMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a new stochastic model for metastatic growth, which takes the form of a branching stochastic process with settlement. The moving particles are interpreted as clusters of cancer cells, while stationary particles correspond to micro-tumours and metastases. The analysis of expected particle location, their locational variance, the furthest particle distribution and the extinction probability leads to a common type of differential equation, namely, a non-local integro-differential equation with distributed delay. We prove global existence and uniqueness results for this type of equation. The solutions' asymptotic behaviour for long time is characterized by an explicit index, a metastatic reproduction number $R_0$: metastases spread for $R_{0}>1$ and become extinct for $R_{0}<1$. Using metastatic data from mouse experiments, we show the suitability of our framework to model metastatic cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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