Insights from a multiscale framework on metabolic rate variation driving glioblastoma multiforme growth and invasion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The three-dimensional (3D) structure of solid tumors inherently limits oxygen and nutrient diffusion to deeper cells, resulting in morphological and metabolic variations. Non-physiological levels of oxygen and nutrients within the tumors result in heterogeneous cell populations that exhibit distinct necrotic, hypoxic, and proliferative zones. Among these zonal cellular properties, metabolic rates strongly affect the overall growth and invasion of tumors. Here we report on a hybrid discrete-continuum (HDC) mathematical framework that uses data from a biomimetic three-dimensional (3D) in vitro cancer model to accurately predict cancer growth and treatment response. The mathematical model integrates the continuum field of variables with a discrete approach and incorporates the random walk method for individual cell migration. By tracking the moving boundary of tumoroids, the HDC model separates volumetric growth from invasion. Invasion direction asymmetries were incorporated into the model by involving a randomness component in cellular migration mechanisms when determining the invasion direction. The model also accounts for mechanical and cellular interactions in tumor microenvironment (TME) as key factors characterizing tumor progression. The in-vitro model is composed of tumor organoids (called tumoroids) co-cultured with healthy neurons all embedded within a hydrogel matrix. Results indicated that the HDC model quantitatively predicts volumetric growth and invasion length and tracks the finger-type invasion pattern observed in the in-vitro model. This model has the potential to investigate inhibitory drug effects with the addition of a reaction-diffusion equation and incorporation of targeted signaling pathways in the continuum and discrete modules, respectively.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».