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Your search keyword '"Vaghi, Cristina"' showing total 4 results
Start Over Author "Vaghi, Cristina" Topic [sdv.can]life sciences [q-bio]/cancer
4 results on '"Vaghi, Cristina"'

1. Improving the efficacy of anti-cancer nanoparticles with data-driven mathematical modeling

Author

Vaghi, Cristina, Rodallec, Anne, Fanciullino, Raphaelle, Ciccolini, Joseph, Poignard, Clair, Benzekry, Sébastien, Modélisation Mathématique pour l'Oncologie (MONC), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Bergonié [Bordeaux], UNICANCER-UNICANCER-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Simulation and Modeling of Adaptive Response for Therapeutics in Cancer (SMARTc), Centre de Recherche en Cancérologie de Marseille (CRCM), Aix Marseille Université (AMU)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Bergonié [Bordeaux], Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Aix Marseille Université (AMU), and Benzekry, Sebastien

Subjects
[SDV.IB] Life Sciences [q-bio]/Bioengineering, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], [SPI] Engineering Sciences [physics], [SPI.NANO] Engineering Sciences [physics]/Micro and nanotechnologies/Microelectronics, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDV.CAN]Life Sciences [q-bio]/Cancer, [SDV.SP]Life Sciences [q-bio]/Pharmaceutical sciences, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [SDV] Life Sciences [q-bio], [SDV.SP] Life Sciences [q-bio]/Pharmaceutical sciences, [SPI]Engineering Sciences [physics], [SDV.CAN] Life Sciences [q-bio]/Cancer, [STAT.AP] Statistics [stat]/Applications [stat.AP], [SDV.IB]Life Sciences [q-bio]/Bioengineering, [INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [SPI.NANO]Engineering Sciences [physics]/Micro and nanotechnologies/Microelectronics, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2018

2. Combining Population Modeling and Bayesian Inference for Tumor Growth Prediction

Author

Vaghi, Cristina, Modélisation Mathématique pour l'Oncologie (MONC), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Bergonié [Bordeaux], UNICANCER-UNICANCER-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Bergonié [Bordeaux], and Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [SDV.CAN]Life Sciences [q-bio]/Cancer, [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

3. Macro-scale models for fluid flow in tumour tissues: impact of microstructure properties

Author

Cristina Vaghi, Sebastien Benzekry, Clair Poignard, Raphaelle Fanciullino, Modélisation Mathématique pour l'Oncologie (MONC), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Bergonié [Bordeaux], UNICANCER-UNICANCER-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Simulation and Modeling of Adaptive Response for Therapeutics in Cancer (SMARTc), Centre de Recherche en Cancérologie de Marseille (CRCM), Aix Marseille Université (AMU)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Méthodes computationnelles pour la prise en charge thérapeutique en oncologie : Optimisation des stratégies par modélisation mécaniste et statistique (COMPO), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de Recherche en Cancérologie de Marseille (CRCM), Plan Cancer Numep NUMEP, Plan Cancer QUANTIC, Vaghi, Cristina, Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Bergonié [Bordeaux], Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut Paoli-Calmettes, and Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Aix Marseille Université (AMU)

Subjects
Materials science, [SDV.CAN]Life Sciences [q-bio]/Cancer, Models, Biological, 01 natural sciences, Imaging data, 03 medical and health sciences, Hydraulic conductivity, [SDV.CAN] Life Sciences [q-bio]/Cancer, Neoplasms, Interstitial tissue, Tumor Microenvironment, Fluid dynamics, Fluid flow in tumours, Humans, [MATH.MATH-AP]Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], 0101 mathematics, [MATH.MATH-AP] Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], 030304 developmental biology, Interstitial fluid pressure, 0303 health sciences, Tumour microenvironment, Applied Mathematics, Biological Transport, Extracellular Fluid, Mechanics, Fluid transport, Microstructure, Agricultural and Biological Sciences (miscellaneous), Interstitial fluid flow, 010101 applied mathematics, Macroscopic scale, Modeling and Simulation, Two-scale homogenisation
Abstract

Understanding the dynamics underlying fluid transport in tumour tissues is of fundamental importance to assess processes of drug delivery. Here, we analyse the impact of the tumour microscopic properties on the macroscopic dynamics of vascular and interstitial fluid flow by using formal asymptotic techniques.Here, we obtained different macroscopic continuum models that couple vascular and interstitial flows. The homogenization technique allows us to derive two macroscale tissue models of fluid flow that take into account the microscopic structure of the vessels and the interstitial tissue. Different regimes were derived according to the magnitude of the vessel wall permeability and the interstitial hydraulic conductivity. Importantly, we provide an analysis of the properties of the models and show the link between them. Numerical simulations were eventually performed to test the models and to investigate the impact of the microstructure on the fluid transport.Future applications of our models include their calibration with real imaging data to investigate the impact of the tumour microenvironment on drug delivery.

Published
2022
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4. Population modeling of tumor growth curves, the reduced Gompertz model and prediction of the age of a tumor

Author

Raphaelle Fanciullino, Clair Poignard, Sebastien Benzekry, Cristina Vaghi, Michalis Mastri, Anne Rodallec, Jonathan P. Mochel, John M.L. Ebos, Joseph Ciccolini, Modélisation Mathématique pour l'Oncologie (MONC), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Bergonié [Bordeaux], UNICANCER-UNICANCER-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Simulation and Modeling of Adaptive Response for Therapeutics in Cancer (SMARTc), Centre de Recherche en Cancérologie de Marseille (CRCM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Aix Marseille Université (AMU), Simulation & Modelling : Adaptive Response for Therapeutics in Cancer (SMARTc unit), Centre de Recherches en Oncologie biologique et Oncopharmacologie (CRO2), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)- Hôpital de la Timone [CHU - APHM] (TIMONE)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)- Hôpital de la Timone [CHU - APHM] (TIMONE)-Aix Marseille Université (AMU), Iowa State University (ISU), Roswell Park Cancer Institute [Buffalo], Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Bergonié [Bordeaux], Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Aix Marseille Université (AMU)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Aix Marseille Université (AMU)- Hôpital de la Timone [CHU - APHM] (TIMONE)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Aix Marseille Université (AMU)- Hôpital de la Timone [CHU - APHM] (TIMONE)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Roswell Park Cancer Institute [Buffalo] (RPCI), and Vaghi, Cristina

Subjects
0301 basic medicine, Gompertz function, Population, Mixed-effects modeling, [SDV.CAN]Life Sciences [q-bio]/Cancer, Tumor growth kinetics, 01 natural sciences, [STAT.CO] Statistics [stat]/Computation [stat.CO], 010104 statistics & probability, 03 medical and health sciences, [SDV.CAN] Life Sciences [q-bio]/Cancer, [STAT.AP] Statistics [stat]/Applications [stat.AP], [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Statistics, Tumor growth, 0101 mathematics, [MATH]Mathematics [math], education, [STAT.CO]Statistics [stat]/Computation [stat.CO], [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Mathematics, Bayes estimator, education.field_of_study, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], Mathematical model, Gompertz model, Bayesian estimation, 030104 developmental biology, Quantitative analysis (chemistry)
Abstract

International audience; Quantitative analysis of tumor growth kinetics has been widely carried out using mathematical models. In the majority of cases, individual or average data were fitted. Here, we analyzed three classical models (exponential, logistic and Gom-pertz within the statistical framework of nonlinear mixed-effects modelling , which allowed us to account for inter-animal variability within a population group. We used in vivo data of subcutaneously implanted Lewis Lung carcinoma cells. While the exponential and logistic models failed to accurately fit the data, the Gompertz model provided a superior descriptive power. Moreover, we observed a strong correlation between the Gompertz parameters. Combining this observation with rigorous population parameter estimation motivated a simplification of the standard Gompertz model in a reduced Gompertz model, with only one individual parameter. Using Bayesian inference, we further applied the population methodology to predict the individual initiation times of the tumors from only three measurements. Thanks to its simplicity, the reduced Gompertz model exhibited superior predictive power. The method that we propose here remains to be extended to clinical data, but these results are promising for the personalized estimation of the tumor age given limited data at diagnosis.

Published
2019
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