Chaotic dynamics and optimal therapeutic strategies for Caputo fractional tumor immune model in combination therapy
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a Caputo fractional tumor immune model of combination therapy is established. First, the stability and biological significance of each equilibrium point are analyzed, and it is demonstrated that chaos may arise under specific conditions. Combined with the mathematical definition of Caputo fractional differentiation (CFD), it is found that there is a high correlation between the chaotic phenomenon of the patient's condition and the sensitivity of the patient to the change in the state of the day. The bifurcation threshold of each parameter is determined through numerical simulation, and the Hopf bifurcation of direct competition coefficient and inhibition coefficient between tumor cells and host healthy cells is elaborated upon in detail. Subsequently, a novel method combining optimal control theory with the particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed for the optimal control of the tumor immune model in combination therapy. Finally, the Adams-Bashforth-Moulton (ABM) prediction correction method is utilized in numerical simulations which demonstrate that the introduction of the CFD alters the model dynamics. Furthermore, these results indicate that fractional calculus can effectively be applied to tumor immune models better to elucidate complex chaotic dynamics of tumor cell evolution. Concurrently, the PSO can be successfully integrated with optimal control theory to address optimization challenges in cancer treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».