Molecule simulation and mathematical modeling for Con A-sugar affinity-based glucose-responsive particle insulin delivery systems for personalized insulin delivery
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes remains a pressing global health challenge, with insulin therapy being central to glycemic control in insulin-dependent patients. However, conventional delivery methods, e.g., subcutaneous injection, often fail to mimic the body's dynamic response to fluctuating glucose levels, resulting in suboptimal control and increased risk of hypoglycemia. This limitation motivates the development of intelligent, glucose-responsive drug delivery systems capable of personalized, feedback-regulated insulin release. This thesis presents a multiscale simulation and mathematical modeling framework for describing and predicting the behavior of Concanavalin A (Con A)-dextran hydrogel nanoparticles engineered for glucose- and lipid-sensitive insulin delivery. The central hypothesis is that integrating structural dynamics and medium viscosity into a unified diffusion model significantly improves the prediction of insulin release, particularly under patient-specific physiological conditions. To address this, Coarse-Grained Molecular Dynamics (CGMD) simulations were employed to model hydrogel nanoparticle self-assembly, Dissipative Particle Dynamics (DPD) to capture hydrogel swelling, and a multiscale approach integrating CGMD and the Discrete Element Method (DEM) to investigate insulin diffusion, accounting for both hydrogel structure and hydrodynamic effects. A novel viscosity-sensitive diffusion model was developed, linking the hydrogel structure (swelling ratio and polymer alignment) and solvent viscosity to an effective diffusion coefficient. This model was numerically implemented via the finite difference method and validated against in vitro experimental data, demonstrating excellent agreement (R² > 0.95) across a range of glucose and cholesterol concentrations. The results reveal that insulin diffusion is jointly regulated by hydrogel network morphology and medium viscosity. Furthermore, swelling-induced anisotropy was shown to influence directional release rates. The proposed framework captures the dynamic interplay between material structure and biochemical environment, offering predictive insights into insulin release behavior in personalized treatment scenarios. This thesis contributes a unified, experimentally validated multiscale modeling approach for intelligent insulin delivery design. The findings provide mechanistic understanding and quantitative tools for tailoring glucose-responsive hydrogel systems to individual patient needs—marking a significant step toward truly personalized and closed-loop insulin therapy.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».