A multiscale cell‐based model of tumor growth for chemotherapy assessment and tumor‐targeted therapy through a 3D computational approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Computational modeling of biological systems is a powerful tool to clarify diverse processes contributing to cancer. The aim is to clarify the complex biochemical and mechanical interactions between cells, the relevance of intracellular signaling pathways in tumor progression and related events to the cancer treatments, which are largely ignored in previous studies. MATERIALS AND METHODS: A three-dimensional multiscale cell-based model is developed, covering multiple time and spatial scales, including intracellular, cellular, and extracellular processes. The model generates a realistic representation of the processes involved from an implementation of the signaling transduction network. RESULTS: Considering a benign tumor development, results are in good agreement with the experimental ones, which identify three different phases in tumor growth. Simulating tumor vascular growth, results predict a highly vascularized tumor morphology in a lobulated form, a consequence of cells' motile behavior. A novel systematic study of chemotherapy intervention, in combination with targeted therapy, is presented to address the capability of the model to evaluate typical clinical protocols. The model also performs a dose comparison study in order to optimize treatment efficacy and surveys the effect of chemotherapy initiation delays and different regimens. CONCLUSIONS: Results not only provide detailed insights into tumor progression, but also support suggestions for clinical implementation. This is a major step toward the goal of predicting the effects of not only traditional chemotherapy but also tumor-targeted therapies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».