Cell death and survival due to cytotoxic exposure modelled as a two-state Ising system
Notice bibliographique
Résumé
Cancer chemotherapy agents are assessed for their therapeutic utility primarily by their ability to cause apoptosis of cancer cells and their potency is given by an IC50 value. Chemotherapy uses both target-specific and systemic-action drugs and drug combinations to treat cancer. It is important to judiciously choose a drug type, its dosage and schedule for optimized drug selection and administration. Consequently, the precise mathematical formulation of cancer cells' response to chemotherapy may assist in the selection process. In this paper, we propose a mathematical description of the cancer cell response to chemotherapeutic agent exposure based on a time-tested physical model of two-state multiple-component systems near criticality. We describe the Ising model methodology and apply it to a diverse panel of cytotoxic drugs administered against numerous cancer cell lines in a dose-response manner. The analysed dataset was generated by the Netherlands Translational Research Center B.V. (Oncolines). This approach allows for an accurate and consistent analysis of cytotoxic agents' effects on cancer cell lines and reveals the presence or absence of the bystander effect through the interaction constant. By calculating the susceptibility function, we see the value of IC50 coinciding with the peak of this measure of the system's sensitivity to external perturbations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».