On the development and application of distributed delay equations to mathematical physiology
Notice bibliographique
Résumé
La physiologie humaine regorge d’exemples de dynamiques retardées. Dans certainscas, tels que le système hématopoïétique, le décalage entre un signal et la réponse qu’ilinduit est variable et distribué autour d’un délai moyen. Pour modéliser ces retards, nousdeveloppons une méthode physiologiquement réaliste que nous appliquons à l’étude dela croissance tumorale sujette à l’immunosurveillance.Nous commençons en considérant une population ayant une vitesse de maturationvariable et une durée de maturation aléatoirement distribuée autour d’une valeur moyenne.Les dynamiques de cette population sont régies par une équation aux dérivées partielles(EDP) structurées en âge. Nous réduisons l’EDP structurée en l’âge en une équationdifférentielle à retard (EDR) variable et distribué. Nous analysons ce dernier modèle sansspécifier la densité de probabilité de la maturation. Ce cadre général englobe les EDR auxdélais ponctuels et variables, et généralise la technique de la chaîne linéaire pour incluredes vitesses de transition variables et des processus de vieillissement concaténés. Afind’illustrer l’utilité du cadre EDR à délai distribué, nous démontrons l’équivalence entredeux modèles d’équations différentielles ordinaires et deux EDRs.Ensuite, par le biais d’une EDR distribué, nous développons et analysons un modèlemathématique de l’immunité antitumorale incorporant l’hétérogénéité dans la durée ducycle cellulaire des cellules tumorales. Grâce à une analyse de stabilité linéaire, nous caractérisonsl’importance de l’immunité antitumorale par l’ énoncé d’une condition nécessaireet suffisante pour la rémission du cancer. Conformément à l’hypothèse d’immunoediting,un analyse de bifurcation du modèle démontre que la diminution de l’interaction tumeurimmunitaireinduit l’expansion tumorale suite à une bifurcation transcritique. En intégrantun modèle de virothérapie, nous montrons que l’efficacité du traitement à long terme estdéterminée par l’implication du système immunitaire. En outre, pour comprendre les effetsde la variabilité génétique sur l’efficacité du traitement, nous réalisons un essai cliniquevirtuel de la thérapie combinée de virothérapie et d’immunothérapie. Nous quantifionsles interactions synergiques entre ces deux traitements en simulant la virothérapie en combinaisonavec un immunostimulant. Enfin, cette synergie est exploitée pour déterminerun schéma posologique optimal qui réduit le fardeau posologique du traitement tous enaméliorant le pronostic virtuel
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 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 ».