Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
В работе исследована возможность кластеризации мышей на основе динамики развития опухолевого процесса. Исследование проводили на мышах линии C57Bl/6, с перевитой карциномой Льюис. Контрольной группе (группа №1) введение препаратов не осуществляли. Опытным группам проводили химиотерапию с использованием рубомицина (группа №2) / магнитолипосомального рубомицина (группы №3 - №4). Группу №4 дополнительно подвергали воздействию внешнего магнитного поля на область опухоли в течение 1 часа после введения препарата. Введение препаратов осуществляли на 10, 14, 18 сутки после перевивки опухоли. Достоверность различий между группами определяли с использованием U-критерия Манна-Уитни. Кластеризацию полученных данных осуществляли с использованием алгоритма k-средних (kMeans). Было обнаружено, что при кластеризации уверенно выделяется кластер мышей, не получавших химиотерапию. Так же было обнаружено, что при кластеризации на три кластера, большая часть мышей из групп №3 и №4 были отнесены к одному кластеру, не смотря на то, что на 21 сутки после перевивки опухоли между данными группами наблюдаются статистически достоверные различия (p <0.05).
кластеризация, k-means, метод k-средних, метод главных компонент, PCA, магнитные липосомы, наночастицы магнетита, магнитоуправляемые носители, направленная доставка, химиотерапия, рубомицин, карцинома Льюис
1. Ghosal A., Nandy A., Das A.K., Goswami S., Panday M. A short review on different clustering techniques and their applications. Emerging technology in modelling and graphics, 2020, pp. 69-83.
2. Omran M.G.H., Engelbrecht A.P., Salman A. An overview of clustering methods. Intelligent Data Analysis, 2007, vol. 11, no. 6, pp. 583-605.
3. Bruno R., Bottino D., De Alwis D.P., Fojo A.T., Guedj J., Liu C., Jin J.Y. Progress and Opportunities to Advance Clinical Cancer Therapeutics Using Tumor Dynamic Models Tumor Dynamics Modeling to Advance Clinical Cancer Treatment. Clinical Cancer Research, 2020, vol. 26, no. 8, pp. 1787-1795.
4. Cunningham J.J., Brown J.S., Gatenby R.A., Stankova K. Optimal control to develop therapeutic strategies for metastatic castrate resistant prostate cancer. Journal of theoretical biology, 2018, vol. 459, pp. 67-78.
5. Марнаутов Н.А., Комиссарова Л.Х., Ерохин В.Н., Семенов В.А., Елфимов А.Б., Голощапов А.Н. Исследование действия магнитных липосом, нагруженных рубомицином, на динамику роста карциномы льюис у мышей. Вестник новых медицинских технологий, 2020, т. 27, № 4, с. 60-64.
6. Daffertshofer A., Lamoth C.J., Meijer O.G., Beek P.J. PCA in studying coordination and variability: a tutorial. Clinical biomechanics, 2004, vol. 19, no. 4, pp. 415-428.
7. Zhao Y., Luo F., Chen M., Wang Y., Xia J., Zhou F., Chen W. Evaluating multi-dimensional visualizations for understanding fuzzy clusters. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 2018, vol. 25, no. 1, pp. 12-21.
