悪性腫瘍の評価のためのヒト腫瘍組織の仮想生理学の開発

科学分野:

• バイオメディカルエンジニアリング
• コンピュータ生物学 コンピュータ生物学
• がん研究 がん研究

背景:

• 圧縮性ストレスは腫瘍の悪性に関連しており,がん細胞の悪性現象型を促進する可能性があります.
• 組織の異質性がこれらのストレスにどのように影響するかを理解することは,腫瘍の進行を理解するために不可欠です.

研究 の 目的:

• 患者特有の腫瘍組織の異質性が,組織構成要素が経験するストレスに及ぼす影響を調査する.
• 乳がんにおける組織組成,構成,およびストレスの大きさの関係を探求する.

主な方法:

• ヒトの乳腺腫瘍組織のユニークな画像ベースの,物理的に駆動されたインシリコモデルを開発しました.
• フーリエ変換赤外線 (FTIR) 顕微鏡を用いて,6つの異なる乳腺組織成分を画像化し,分類しました.
• コンポーネントの構成,近隣,初期表面積に基づいてストレスの分布を分析した.

主要な成果:

• 小さい,切り離された悪性成分を持つ異質な組織は,より高い圧縮ストレスを示した.
• ストレスの大きさは,組織構成要素の空間的配置と初期表面積に依存することが判明しました.
• in silicoモデルでは,がん前病変に対するストレスを予測し,それを致死状態に導くことが可能であった.

結論:

• 腫瘍組織の異質性は,ストレス分布と大きさに著しく影響する.
• 悪性成分の空間的構成は,経験したストレスを決定する上で重要な役割を果たします.
• インシリコモデリングは,がんの進行と悪性腫瘍の生体力学的な原動力に関する貴重な洞察を提供します.