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Enregistrement W4210744884 · doi:10.3390/pharmaceutics14020363

Numerical Investigation on the Anti-Angiogenic Therapy-Induced Normalization in Solid Tumors

2022· article· en· W4210744884 sur OpenAlexaff
Mahya Mohammadi, Cyrus Aghanajafi, M. Soltani, Kaamran Raahemifar

Notice bibliographique

RevuePharmaceutics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormalization (sociology)Solid tumorMedicineCancer researchOncologyComputer scienceInternal medicineCancerSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study numerically analyzes the fluid flow and solute transport in a solid tumor to comprehensively examine the consequence of normalization induced by anti-angiogenic therapy on drug delivery. The current study leads to a more accurate model in comparison to previous research, as it incorporates a non-homogeneous real-human solid tumor including necrotic, semi-necrotic, and well-vascularized regions. Additionally, the model considers the effects of concurrently chemotherapeutic agents (three macromolecules of IgG, F(ab')2, and F(ab')) and different normalization intensities in various tumor sizes. Examining the long-term influence of normalization on the quality of drug uptake by necrotic area is another contribution of the present study. Results show that normalization decreases the interstitial fluid pressure (IFP) and spreads the pressure gradient and non-zero interstitial fluid velocity (IFV) into inner areas. Subsequently, wash-out of the drug from the tumor periphery is decreased. It is also demonstrated that normalization can improve the distribution of solute concentration in the interstitium. The efficiency of normalization is introduced as a function of the time course of perfusion, which depends on the tumor size, drug type, as well as normalization intensity, and consequently on the dominant mechanism of drug delivery. It is suggested to accompany anti-angiogenic therapy by F(ab') in large tumor size (Req=2.79 cm) to improve reservoir behavior benefit from normalization. However, IgG is proposed as the better option in the small tumor (Req=0.46 cm), in which normalization finds the opportunity of enhancing uniformity of IgG average exposure by 22%. This study could provide a perspective for preclinical and clinical trials on how to take advantage of normalization, as an adjuvant treatment, in improving drug delivery into a non-homogeneous solid tumor.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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