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J-GLOBAL ID:202202217668230112   整理番号:22A0902724

抗血管新生薬研究のための新しい数値および人工知能に基づくアプローチ:エンドスタチン【JST・京大機械翻訳】

A novel numerical and artificial intelligence based approach to study anti-angiogenic drugs: Endostatin
著者 (8件):
資料名:
巻: 105  ページ: 258-283  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0624A  ISSN: 0307-904X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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血管新生は,血管腫瘍成長の主要因子として知られている。他の組織に生存し,伝播する新鮮栄養素による腫瘍の提供に加えて,腫瘍誘導血管系は蛇行し,漏出血管を含む。このため,抗血管新生は,腫瘍増殖を抑制し,転移を抑制する方法として導入される。第2に,蛇行性腫瘍誘発血管系の正常化の方法は,腫瘍部位へのドラッグデリバリーを容易にするために使用されている。第3に,抗血管新生剤による化学療法と放射線療法の併用治療は,癌治療でより良い結果を達成するのを助けることができる。前述の治療戦略で使用される1つの内因性抗血管新生剤はエンドスタチンであることが知られている。本研究では,新規製剤を提案し,エンドスタチンの抗血管新生効果を研究するためのコンピュータコードを開発した。内因性薬剤としてのエンドスタチンは,血管新生を抑制し,腫瘍部位への薬剤デリバリーを容易化できる,腫瘍が誘導する血管系を正常化することを示す。癌患者の血漿中の天然濃度の5倍へのエンドスタチン濃度の増加により,血管新生は取り組まれ,妨げられる。最後に,異なる環境における最終微小血管密度を予測するための一般的で簡単な定式化を提案するために,一般化回帰ニューラルネットワーク(GRNN)を確立した。GRNNの結果は,87%の精度で微小血管密度を予測できることを示した。GRNN製剤の目的で,科学者は,併用治療の最適時間に関する洞察を得るために,任意の望ましい条件で血管系を観察することができる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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管内流  ,  非Newton流 
タイトルに関連する用語 (5件):
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