A Systematic Review of Multiscale Mathematical Modelling of Cellular Mechan transduction Signalling: Methods, Architectures, and Future Research Directions
Notice bibliographique
Résumé
Cellular mechanotransduction—the process by which cells convert mechanical stimuli into biochemical signals—plays a fundamental role in regulating cellular behavior, tissue development, and disease progression. Understanding this phenomenon requires integrative modeling frameworks capable of capturing interactions across multiple spatial and temporal scales, from molecular signaling networks to tissue-level mechanical responses. This systematic review presents a comprehensive analysis of multiscale mathematical models for mechanotransduction signaling. Advances in computational biology and applied mathematics have enabled frameworks that integrate mechanical deformation, intracellular signaling pathways, and extracellular matrix interactions. These models commonly combine continuum mechanics, reaction–diffusion systems, agent-based modeling, and stochastic simulations to describe the bidirectional coupling between mechanical forces and biochemical processes. Key signaling pathways such as Rho GTPase and YAP/TAZ are modeled using coupled reaction–diffusion and elasticity equations, illustrating how cell shape and substrate stiffness influence signaling dynamics. Multiscale approaches include hierarchical, concurrent, and hybrid frameworks, each balancing computational efficiency and biological realism. Emerging models also incorporate chemical–mechanical coupling to simulate tissue growth and morphogenesis. Despite progress, challenges remain in data integration, experimental validation, and computational complexity, though machine learning is improving predictive capabilities and simulation efficiency.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».