通过通用物理信息的神经网络研究多形质母细胞瘤中的葡萄糖-乳酸代谢
Shadi Vandvajdi1, Yuannong Mao2, Mahla Poudineh1
1Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON, N2L 3G1, Canada.
Mathematical biosciences and engineering : MBE
|September 3, 2025
概括
本研究引入了使用物理信息神经网络 (PINNs) 和通用PINNs (UPINNs) 分析质母细胞细胞代谢的混合建模框架. UPINN 方法有效地揭示了癌细胞中隐藏的代谢动态和特定细胞类型的行为.
科学领域:
- 计算生物学
- 系统生物学
- 癌症新陈代谢
背景情况:
- 癌细胞表现出独特的代谢适应,
- 质母细胞瘤是一种大脑瘤,具有显著的代谢异质性.
- 了解这些代谢变化是开发向治疗的关键.
研究的目的:
- 开发和验证用于研究质母细胞瘤中的葡萄糖-乳酸代谢的混合模型框架.
- 利用物理信息神经网络 (PINNs) 和通用PINNs (UPINNs) 来推断模型参数并揭示隐藏的代谢动态.
- 将框架应用于不同的质母细胞细胞系,并评估其稳定性.
主要方法:
- 使用PINN和UPINN的混合建模方法.
- 用PINN推断与葡萄糖摄取和表型转换相关的参数.
- UPINNs包含了一个隐藏的变量来模拟未知的糖解过程和隐藏的动态.
主要成果:
- 混合模型使用合成数据准确推断了质母细胞中葡萄糖代谢的参数.
- 在LN18和LN229细胞系中成功捕获细胞类型特定的代谢行为.
- 该框架证明了对实验噪声的稳定性,并提供了对部分观察到的动态系统的见解.
结论:
- 在复杂的生物系统中,UPINN框架为数据驱动的发现提供了一种强大而可解释的方法.
- 这种方法促进了对癌细胞代谢的理解,并广泛适用于基于微分方程的问题.
- 这项研究强调了先进的计算工具对个性化癌症治疗策略的潜力.
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