Predicting intratumoral fluid pressure and liposome accumulation using physics informed deep learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Liposome-based anticancer agents take advantage of the increased vascular permeability and transvascular pressure gradients for selective accumulation in tumors, a phenomenon known as the enhanced permeability and retention(EPR) effect. The EPR effect has motivated the clinical use of nano-therapeutics, with mixed results on treatment outcome. High interstitial fluid pressure (IFP) has been shown to limit liposome drug delivery to central tumour regions. Furthermore, high IFP is an independent prognostic biomarker for treatment efficacy in radiation therapy and chemotherapy for some solid cancers. Therefore, accurately measuring spatial liposome accumulation and IFP distribution within a solid tumour is crucial for optimal treatment planning. In this paper, we develop a model capable of predicting voxel-by-voxel intratumoral liposome accumulation and IFP using pre and post administration imaging. Our approach is based on physics informed machine learning, a novel technique combining machine learning and partial differential equations. through application to a set of mouse data and a set of synthetically-generated tumours, we show that our approach accurately predicts the spatial liposome accumulation and IFP for an individual tumour while relying on minimal information. This is an important result with applications for forecasting tumour progression and designing treatment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle