In this study, a computational simulation is employed to place two essential parameters, the permeability of vessels and hydraulic conductivity, under assessment. These parameters impact the movement of drug particles through vessels, and normal and tumoral tissue to examine the concentration of nanoparticles, interstitial pressure, and velocity. To provide a geometric model detailing the capillary network under normal and tumoral tissue conditions, the geometry is extracted via real image processing. Subsequently, the real conditions were considered to solve the equations pertaining to drug transport and intravascular and interstitial flows in the tissue. The results showed that an increase in permeability and hydraulic conductivity leads to an increase in drug concentration in the tumor. Finally, Methotrexate drug has the most effect in the treatment of tumors. Overall, the computational model for anti-cancer delivery provides a powerful tool for understanding and optimizing drug delivery strategies for the treatment of cancer.


翻译:本研究采用计算模拟方法,评估了血管渗透性与水力传导率这两个关键参数。这些参数影响药物颗粒在血管、正常组织及肿瘤组织中的运动过程,以探讨纳米颗粒浓度、组织间质压力及流速的变化规律。通过真实图像处理提取毛细血管网络几何模型,精确刻画正常与肿瘤组织条件下的微血管结构。在此基础上,基于真实生理条件求解药物输运、血管内流动及组织间质流动的耦合方程。结果表明:渗透性与水力传导率的增加会促进肿瘤内药物浓度的提升。其中,甲氨蝶呤对肿瘤治疗的效果最为显著。总体而言,该抗癌药物递送计算模型为理解与优化癌症治疗药物递送策略提供了有力工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习损失函数概述,Loss Functions in Machine Learning
专知会员服务
85+阅读 · 2022年3月19日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【新书】贝叶斯网络进展与新应用,附全书下载
专知会员服务
122+阅读 · 2019年12月9日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
最新内容
失去控制的指挥:人工智能时代的任务式指挥
专知会员服务
2+阅读 · 53分钟前
美国的新国家安全科技战略思考
专知会员服务
1+阅读 · 59分钟前
综述 | 面向大模型智能体的图结构个性化记忆
专知会员服务
4+阅读 · 9月10日
人工智能与未来空战管理
专知会员服务
6+阅读 · 9月9日
相关VIP内容
机器学习损失函数概述,Loss Functions in Machine Learning
专知会员服务
85+阅读 · 2022年3月19日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【新书】贝叶斯网络进展与新应用,附全书下载
专知会员服务
122+阅读 · 2019年12月9日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员