Mechanistic insights into radiopharmaceutical therapies: Spatially-resolved computational model coupling radioligand pharmacokinetics with tumour dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Radiopharmaceutical therapies (RPTs) offer targeted radiation delivery to tumour cells, yet treatment outcomes vary substantially across patients while dosing protocols remain largely uniform. Translating mechanistic insight into improved protocols requires models that couple radioligand (RL) pharmacokinetics, spatial tumour biology, and radiation response — a combination that existing models have not yet fully achieved. We coupled a cellular automaton for spatially resolved tumour dynamics to a pharma-cokinetic compartment model that tracks RL from injection through receptor binding and internalization. We estimate the energy deposited by radiation emitted from RL within the tumour and use a linear-quadratic radiobiological survival probability to determine the impact of the treatment. Simulating heterogeneous tumours across a range of conditions, we find that treatment outcome is governed primarily by tumour size and receptor expression levels and is relatively insensitive to the injected amount per cycle but highly dependent on inter-injection time intervals. The model’s uniform RL delivery separates radiobiological resistance from delivery effects — two mechanisms that are spatially correlated in real tumours — and the simulations suggest that compromised RL delivery may play a larger role in hypoxic treatment failure than radioresistance alone. These findings provide a mechanistic basis for patient stratification by receptor expression, yield a new size-based rationale for multi-injection protocols, and demonstrate that spatially resolved modelling can reveal treatment principles inaccessible to non-spatial approaches.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».