Mathematical Model of Muscle Wasting in Cancer Cachexia
Notice bibliographique
Résumé
Cancer cachexia is a debilitating condition characterized by an extreme loss of skeletal muscle mass, which negatively impacts patients' quality of life, reduces their ability to sustain anti-cancer therapies, and increases the risk of mortality. Recent discoveries have identified the myostatin/activin A/ActRIIB pathway as critical to muscle wasting by inducing satellite cell quiescence and increasing muscle-specific ubiquitin ligases responsible for atrophy. Remarkably, pharmacological blockade of the ActRIIB pathway has been shown to reverse muscle wasting and prolong the survival time of tumor-bearing animals. To explore the implications of this signaling pathway and potential therapeutic targets in cachexia, we construct a novel mathematical model of muscle tissue subjected to tumor-derived cachectic factors. The model formulation tracks the intercellular interactions between cancer cell, satellite cell, and muscle cell populations. The model is parameterized by fitting to colon-26 mouse model data, and the analysis provides insight into tissue growth in healthy, cancerous, and post-cachexia treatment conditions. Model predictions suggest that cachexia fundamentally alters muscle tissue health, as measured by the stem cell ratio, and this is only partially recovered by anti-cachexia treatment. Our mathematical findings suggest that after blocking the myostatin/activin A pathway, partial recovery of cancer-induced muscle loss requires the activation and proliferation of the satellite cell compartment with a functional differentiation program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».