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Enregistrement W4316037635 · doi:10.3934/mbe.2023252

Investigation of the evolution of tumor-induced microvascular network under the inhibitory effect of anti-angiogenic factor, angiostatin: A mathematical study

2023· article· en· W4316037635 sur OpenAlexafffund
Mahya Mohammadi, M. Soltani, Cyrus Aghanajafi, Mohammad Kohandel

Notice bibliographique

RevueMathematical Biosciences & Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Biology Tumor Growth
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAngiostatinAngiogenesisNeovascularizationFunction (biology)Cancer researchBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anti-angiogenesis as a treatment strategy for normalizing the microvascular network of tumors is of great interest among researchers, especially in combination with chemotherapy or radiotherapy. According to the vital role that angiogenesis plays in tumor growth and in exposing the tumor to therapeutic agents, this work develops a mathematical framework to study the influence of angiostatin, a plasminogen fragment that shows the anti-angiogenic function, in the evolutionary behavior of tumor-induced angiogenesis. Angiostatin-induced microvascular network reformation is investigated in a two-dimensional space by considering two parent vessels around a circular tumor by a modified discrete angiogenesis model in different tumor sizes. The effects of imposing modifications on the existing model, i.e., the matrix-degrading enzyme effect, proliferation and death of endothelial cells, matrix density function, and a more realistic chemotactic function, are investigated in this study. Results show a decrease in microvascular density in response to the angiostatin. A functional relationship exists between angiostatin's ability to normalize the capillary network and tumor size or progression stage, such that capillary density decreases by 55%, 41%, 24%, and 13% in tumors with a non-dimensional radius of 0.4, 0.3, 0.2, and 0.1, respectively, after angiostatin administration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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