MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387822039 · doi:10.3390/cancers15205069

Image-Based Modeling of Drug Delivery during Intraperitoneal Chemotherapy in a Heterogeneous Tumor Nodule

2023· article· en· W4387822039 sur OpenAlexaff
Mohsen Rezaeian, Hamidreza Heidari, Kaamran Raahemifar, M. Soltani

Notice bibliographique

RevueCancers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraperitoneal chemotherapyDrug deliveryMedicineChemotherapyNodule (geology)DrugPathologyRadiologyPharmacologyInternal medicineCancerBiologyNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intraperitoneal (IP) chemotherapy is a promising treatment approach for patients diagnosed with peritoneal carcinomatosis, allowing the direct delivery of therapeutic agents to the tumor site within the abdominal cavity. Nevertheless, limited drug penetration into the tumor remains a primary drawback of this method. The process of delivering drugs to the tumor entails numerous complications, primarily stemming from the specific pathophysiology of the tumor. Investigating drug delivery during IP chemotherapy and studying the parameters affecting it are challenging due to the limitations of experimental studies. In contrast, mathematical modeling, with its capabilities such as enabling single-parameter studies, and cost and time efficiency, emerges as a potent tool for this purpose. In this study, we developed a numerical model to investigate IP chemotherapy by incorporating an actual image of a tumor with heterogeneous vasculature. The tumor’s geometry is reconstructed using image processing techniques. The model also incorporates drug binding and uptake by cancer cells. After 60 min of IP treatment with Doxorubicin, the area under the curve (AUC) of the average free drug concentration versus time curve, serving as an indicator of drug availability to the tumor, reached 295.18 mol·m−3·s−1. Additionally, the half-width parameter W1/2, which reflects drug penetration into the tumor, ranged from 0.11 to 0.14 mm. Furthermore, the treatment resulted in a fraction of killed cells reaching 20.4% by the end of the procedure. Analyzing the spatial distribution of interstitial fluid velocity, pressure, and drug concentration in the tumor revealed that the heterogeneous distribution of tumor vasculature influences the drug delivery process. Our findings underscore the significance of considering the specific vascular network of a tumor when modeling intraperitoneal chemotherapy. The proposed methodology holds promise for application in patient-specific studies.

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancersMême sujetPancreatic and Hepatic Oncology ResearchTravaux en français237 207