Spatial considerations in the resolution of inflammation: Elucidating leukocyte interactions via an experimentally-calibrated agent-based model
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Many common medical conditions (such as cancer, arthritis, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and others) are associated with inflammation, and even more so when combined with the effects of ageing and multimorbidity. While the inflammatory response varies in different tissue types, under disease and in response to therapeutic interventions, it has common interactions that occur between immune cells and inflammatory mediators. Understanding these underlying inflammatory mechanisms is key in progressing treatments and therapies for numerous inflammatory conditions. It is now considered that constituent mechanisms of the inflammatory response can be actively manipulated in order to drive resolution of inflammatory damage; particularly, those mechanisms related to the pro-inflammatory role of neutrophils and the anti-inflammatory role of macrophages. In this article, we describe the assembly of a hybrid mathematical model in which the spatial spread of inflammatory mediators is described through partial differential equations, and immune cells (neutrophils and macrophages) are described individually via an agent-based modelling approach. We pay close attention to how immune cells chemotax toward pro-inflammatory mediators, presenting a model for cell chemotaxis that is calibrated against experimentally observed cell trajectories in healthy and COPD-affected scenarios. We illustrate how variations in key model parameters can drive the switch from resolution of inflammation to chronic outcomes, and show that aberrant neutrophil chemotaxis can move an otherwise healthy outcome to one of chronicity. Finally, we reflect on our results in the context of the on-going hunt for new therapeutic interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle