受控和不受控的随机Norton-Simon-Massagu'e肿瘤生长模型
摘要：肿瘤发生是一个复杂的过程，具有多样性，并受到许多变异来源的影响。本研究提出了一种生物学基础肿瘤生长模型的随机扩展，称为Norton-Simon-Massagu'e (NSM)肿瘤生长模型。我们首先研究了未受化疗药物影响的该模型的无控制版本。导出了模型参数的条件，以确保肿瘤体积的正性以及所提出的随机NSM模型的有效性。为了校准所提出的模型，我们利用最大似然估计算法和群体混合效应建模方法。该算法通过拟合先前发布的小鼠肿瘤体积数据进行测试。然后，我们研究了包括化疗治疗效果的受控版本的模型。通过不同的数值模拟，分析了控制药物在模型中的添加以及如何对随机参数的敏感性，从开环和闭环视角进行了研究。
作者：Zehor Belkhatir, Michele Pavon, James C. Mathews, Maryam Pouryahya, Joseph O. Deasy, Larry Norton, and Allen R. Tannenbaum
论文ID：1903.03638
分类：Tissues and Organs
分类简称：q-bio.TO
提交时间：2019-03-12