Mathematical modelling of thyroid hormone dynamics during pregnancy and disease
Notice bibliographique
Résumé
Les hormones thyroïdiennes (T_3 et T_4) sont essentielles au développement humain et à la régulation du métabolisme. Leur production est contrôlée par des hormones cérébrales via une boucle d'asservissement. En circulation, les hormones sont soit libres, soit liées à des transporteurs plasmatiques qui contribuent à stabiliser leur concentration. Nous développons un système de 9 équations différentielles prenant en compte à la fois la production, mais également l'accrochage et le décrochage des hormones thyroïdiennes aux transporteurs. Nous introduisons également deux modèles simplifiés : un modèle de 3 équations ne prenant pas en compte l'accrochage aux transporteurs plasmatiques et un modèle de 5 équations, où seul l'accrochage au principal transporteur est modélisé.Pendant la grossesse, le besoin en hormones thyroïdiennes de la mère augmente en raison de la consommation hormonale du foetus. Cela induit des changements de fonctionnement de la thyroïde. Un de ces changements est l'augmentation de l'un des transporteurs plasmatiques, la TBG. Afin d'étudier si cela est dû à une plus importante production ou à une plus faible élimination, nous modifions notre modèle initial et effectuons plusieurs simulations. Les concentrations simulées sont cohérentes avec les données publiées, indiquant que les modifications réalisées sur le modèle mathématique afin de simuler la grossesse représentent bien les principaux changements biologiques affectant la thyroïde. Nous mesurons également l'impact de ces modifications sur les concentrations hormonales simulées pendant la grossesse. Une sensitivité accrue de la thyroïde à l'hormone de grossesse hCG induit une plus grande production hormonale. Nous montrons également qu'une augmentation de la production de TBG résulte en une diminution de la concentration de T_4 libre, au contraire une diminution de son élimination a pour effet d'augmenter la concentration de T_4 libre. Nos résultats indiquent qu'une action couplée de ces deux effets a probablement lieu pendant la grossesse.Nous appliquons également notre modèle aux troubles de la thyroïdes, qui sont les maladies auto-immunes les plus courantes. Nous simulons différentes possibilités de supplémentation pour traiter l'hyper- et hypothyroïdie. La réponse du système aux doses administrées est cohérente avec les données publiées. Cela nous permet de tester d'autres scénarios de supplémentation, pour lesquels aucune donnée clinique n'existe. Nous étudions également l'impact des différentes doses sur les concentrations hormonales et montrons que, bien qu'un plus long intervalle entre les doses résulte en une plus grande variation quotidienne, cela ne change pas la concentration moyenne. Nous comparons également le comportement de notre système complet avec les modèles simplifiés et trouvons que le modèle à 5 dimensions nous permet d'obtenir des résultats similaires au modèle complet. Il y a cependant des différences significatives dans les simulations du modèle à 3 dimensions, ce qui laisse penser qu'un modèle négligeant entièrement l'accrochage aux transporteurs plasmatiques sera inexact. Nous simulons également l'hypothyroïdie pendant la grossesse. Cela nous permet de tester différentes doses de supplémentation en fonction de la sévérité de la maladie, et est cohérent avec l'observation clinique d'un aggravation de l'hypothyroïdie pendant la grossesse. Cela nous montre que de tels scénarios peuvent être modélisés mathématiquement et nous permet d'obtenir une approximation de l'évolution temporelle des concentrations, alors que les taux hormonaux pendant la grossesse ne sont habituellement pas considérés plus précisément qu'à l'échelle du trimestre
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».