Spatiotemporal multi-scale modeling of radiopharmaceutical distributions in vascularized solid tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present comprehensive mathematical modeling of radiopharmaceutical spatiotemporal distributions within vascularized solid tumors. The novelty of the presented model is at mathematical level. From the mathematical viewpoint, we provide a general modeling framework for the process of radiopharmaceutical distribution in the tumor microenvironment to enable an analysis of the effect of various tumor-related parameters on the distribution of different radiopharmaceuticals. We argue that partial differential equations (PDEs), beyond conventional methods, including ODE-based kinetic compartment modeling, can be used to evaluate radiopharmaceutical distribution in both time and space. In addition, we consider the spatially-variable dynamic structure of tumor microvascular networks to simulate blood flow distribution. To examine the robustness of the model, the effects of microvessel density (MVD) and tumor size, as two important factors in tumor prognosis, on the radiopharmaceutical distribution within the tumor are investigated over time (in the present work, we focus on the radiopharmaceutical [18F]FDG, yet the framework is broadly applicable to radiopharmaceuticals). Results demonstrate that the maximum total uptake of [18F]FDG at all time frames occurs in the tumor area due to the high capillary permeability and lack of a functional lymphatic system. As the MVD of networks increases, the mean total uptake in the tumor is also enhanced, where the rate of diffusion from vessel to tissue has the highest contribution and the rate of convection transport has the lowest contribution. The results of this study can be used to better investigate various phenomena and bridge a gap among cancer biology, mathematical oncology, medical physics, and radiology.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».