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Enregistrement W4412488267 · doi:10.1371/journal.pcbi.1013247

Multi-scale computational modeling towards efficacy in radiopharmaceutical therapies while minimizing side effects: Modeling of amino acid infusion

2025· article· en· W4412488267 sur OpenAlexaff
Aryan Golzaryan, Mohammad Souri, Farshad Moradi Kashkooli, Arman Rahmim, M. Soltani

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Biology Tumor Growth
Établissements canadiensCentre for Disability Prevention and RehabilitationBalsillie School of International AffairsUniversity of WaterlooUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysiologically based pharmacokinetic modellingPharmacokineticsKidneyAbsorbed doseToxicityPharmacologyChemistryNuclear medicineMedicineDosimetryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amino acid infusion (AAI) is a technique used in radiopharmaceutical therapy (RPT) to reduce toxicity in kidney and increase clearance rate of radiopharmaceuticals from body. In this study our aim is to evaluate its effect in personalized RPT considering kidney and salivary glands as dose limiting organs using a multiscale modeling framework. We developed a Physiologically-Based Pharmacokinetic (PBPK) model consisting of 19 compartments, personalized it for four prostate cancer patients using data derived from gamma camera imaging. This model was used to investigate the influence of AAI on the absorbed dose to tumors and organs at risk. We then computed the maximum safe injected activity based on the PBPK model. To address the effects of interstitial fluid pressure (IFP) and tumor heterogeneity, we coupled the PBPK model with convection-diffusion-reaction (CDR) equations. To compare the effectiveness of our modeling approaches, we calculated absorbed doses to the tumors with and without AAI, using both the standalone PBPK model and the coupled PBPK-CDR model. Our findings revealed a relative error (RE) of 9.6% ± 2.2% (mean ± SD) in total tumor absorbed dose calculation between PBPK and CDR equations, attributable to the consideration of IFP. Moreover, AAI proved beneficial for RPT when the kidney was designated as the organ-at-risk. It enabled an increase in radiopharmaceutical injection from 12.3 ± 6.32 MBq (mean ± SD) to 15.45 ± 6.95 MBq (RE: 28.5% ± 15.7%), resulting in a corresponding increase in tumor absorbed dose from 67.8 ± 47.45 Gy to 72.43 ± 51.03 Gy (RE: 8.6% ± 5.4%), while maintaining critical kidney absorbed dose limits. However, this was not observed when the salivary gland was considered the dose-limiting organ. Although, AAI allowed for increased therapeutic injection ranging from 4.22 ± 2.23 MBq to 5.25 ± 3.14 MBq (RE: 19.2% ± 9.9%), it results in a minimal increase in tumor absorbed dose of 0.22 ± 0.04 (RE: 1.4% ± 1.3%). Statistical analysis using the Wilcoxon Signed-Rank Test revealed significant effects of AAI on administered activity and tumor absorbed dose (p-value = 0.007 < 0.05). Finally, a local sensitivity analysis was performed on selected radiation and tumor transportation parameters individually to evaluate their impact on the tumor absorbed dose. In conclusion, selection of organ-at-risk in personalized RPT is critical, as it determines the injected activity amount and the efficacy of delivery-enhancing techniques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
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