0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Mechanical properties of cancer cells as potential predictive biomarkers
نویسندگان :
Sayed Reza Ramezani
1
Afsaneh Mojra
2
1- Assistant Professor, Biomedical Engineering Group, Faculty of Electrical Engineering, K. N. Toosi University of Technology
2- Assistant Professor, Biomedical Engineering Group, Faculty of Electrical Engineering, K. N. Toosi University of Technology
کلمات کلیدی :
Cell Migrating Assay،KVFD Model،Cytoskeleton،Mechanical parameters in cells
چکیده :
Cancer, as one of the most complex and multifactorial diseases, remains a major challenge in modern medicine. Progress in therapeutic approaches requires a deeper understanding of cellular behavior and the influence of various factors on cell dynamics. In this context, the mechanical properties of the cellular microenvironment play a critical role in identifying the behavioral patterns of cancer cells and in designing novel therapeutic strategies. The findings of this study demonstrate a strong correlation between biological responses, cellular mechanical behavior, and the predictions obtained through mathematical modeling using the Kelvin–Voigt Fractional Derivative model. This correlation highlights the potential of employing mathematical models based on mechanical parameters to predict the outcomes of biological tests before their actual implementation. Furthermore, such modeling approaches allow the estimation of anticancer drug efficacy on cells in advance of experimental validation. Consequently, integrating mechanical insights with mathematical modeling can significantly reduce the cost and time associated with biological testing while improving the accuracy of designing targeted therapies. These results underline the importance of interdisciplinary strategies that combine biology and engineering, opening new horizons for the development of personalized cancer
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Leveraging Normal White Matter Hyperintensity Context for Enhanced Pathological Segmentation via Multi-Class Deep Learning
Mahdi Bashiri Bawil - Mousa Shamsi - Ali Fahmi Jafargholkhanloo - Abolhassan Shakeri Bavil
بررسی عددی اثر همزمانی آریتمی قلبی و کلسترول بالا بر تشکیل و رشد پلاگ چربی در آئورت انسان
پیمان دوکوهکی - بهار فیروزآبادی
کاربرد EEG در تحلیل واکنشهای مشتریان صنعتی (B2B Neuromarketing)
علی نظیری فیروز سالاری - علی قهرمانی
راهکارهای عملی برای اجرای موفق پروژههای هوش مصنوعی در ایران
ملینا عبدلی
Alterations of Brain Activation Maps in Adults with ADHD During Risk-Related Decision-Making Evidence from the Balloon Analogue Risk Task
Bahar Kermani - Mahdi Mirzaee Barzegar - Alireza Shirazinodeh
چارچوب سلسلهمراتبی مبتنی بر مدل انتشار شرطی و شبکه پیشبینیکننده برای تولید و بازشناسی توامان حالات چهره
علی محمدپزنده - عمادالدین فاطمیزاده
چالشهای اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در پیشبینی رفتار مصرفکننده: مطالعه موردی در تجارت الکترونیکی
علی نادرزاده ینگجه
Corrective Insoles Enhance Center of Mass Stability During Stair Descent in Individuals with Leg Length Discrepancy
Kasra Alborzi - Alireza Hashemi Oskouei - Pouya Mansouri - Seyed Mehran Ayati Najafabadi
کاربرد روش طبقه بندی بیزین در پیش بینی پیشرفت تحصیلی
ملیحه نیک سیرت
هیدروژل های طبیعی مبتنی بر زیستمواد برای بهبود زخم: طراحی، پیشرفتهای اخیر و دیدگاههای مهندسی بافت
محمد عرب چم چنگی - میلاد زارع - سولماز خلیق فرد
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2