Devising a novel numerical tool to predict the physical occlusion site of circulating tumor cells traveling in an arbitrary microvasculature
Notice bibliographique
Résumé
The hematogenous spread of metastasis, one of the main ways of metastasis progression, occurs when circulating tumor cells (CTCs) are transported in the bloodstream to various organs. Tracking CTCs trajectories in the microvasculature and predicting their entrapment locations can help diagnose metastasis at an early stage and offer new medical interventions. Advanced numerical methods capable of accounting for the high deformability attribute of CTCs and fluid flow in delicate microcapillaries put forward a promising technique to decipher CTCs' fate in microvasculatures. Therefore, in this study, we developed a novel numerical tool that has the potential to predict the CTCs' physical occlusion sites after being intravasated to an arbitrary microvasculature. This numerical tool communicates with a numerical database that is generated in this study and includes the information of cell fate in both confined microcapillaries and bifurcations. For generating the database, first, using previously validated cell models, we obtained an occlusion criterion by numerically investigating the relationship between the plasma flow rate, cell size, and capillary size for CTCs traveling in a microcapillary narrower than the CTC diameter. Second, we numerically studied CTCs' fate in bifurcated microcapillaries in various bifurcated geometries, fluid flow rates, and initial cell positions for both diverging and converging bifurcations. The predictive tool presented in this study is the first of its kind and it can potentially be further expanded to incorporate more sophisticated numerical CTC fate models considering other hematogenous mechanisms such as interactions between CTCs and blood cells.
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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 | 0,000 | 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 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 ».