論文の概要: Quantitative Analysis of Molecular Transport in the Extracellular Space Using Physics-Informed Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12435v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 02:04:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 17:04:42.210001
• Title: Quantitative Analysis of Molecular Transport in the Extracellular Space Using Physics-Informed Neural Network
• Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークを用いた細胞外空間における分子輸送の定量的解析
• Authors: Jiayi Xie, Hongfeng Li, Yu Jiang, Jin Cheng, Qingrui Cai, Hanbo Tan, Lingyun Zu, Xiaobo Qu, and Hongbin Han
• Abstract要約: 脳細胞外空間(ECS)は神経細胞の生存に不可欠である。 ECS内の分子輸送の特定の形態は、まだ解明されていない。 本稿では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いてECS内の分子輸送を定量的に解析する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.68555390747786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The brain extracellular space (ECS), an irregular, extremely tortuous nanoscale space located between cells or between cells and blood vessels, is crucial for nerve cell survival. It plays a pivotal role in high-level brain functions such as memory, emotion, and sensation. However, the specific form of molecular transport within the ECS remain elusive. To address this challenge, this paper proposes a novel approach to quantitatively analyze the molecular transport within the ECS by solving an inverse problem derived from the advection-diffusion equation (ADE) using a physics-informed neural network (PINN). PINN provides a streamlined solution to the ADE without the need for intricate mathematical formulations or grid settings. Additionally, the optimization of PINN facilitates the automatic computation of the diffusion coefficient governing long-term molecule transport and the velocity of molecules driven by advection. Consequently, the proposed method allows for the quantitative analysis and identification of the specific pattern of molecular transport within the ECS through the calculation of the Peclet number. Experimental validation on two datasets of magnetic resonance images (MRIs) captured at different time points showcases the effectiveness of the proposed method. Notably, our simulations reveal identical molecular transport patterns between datasets representing rats with tracer injected into the same brain region. These findings highlight the potential of PINN as a promising tool for comprehensively exploring molecular transport within the ECS.
• Abstract（参考訳）: 脳外細胞間空間(ECS)は、細胞間、または細胞と血管の間に位置する不規則で非常に頑丈なナノスケール空間であり、神経細胞の生存に不可欠である。 記憶、感情、感覚などの高レベルの脳機能において重要な役割を果たす。 しかし、ECS内の分子輸送の特定の形態は依然として解明されていない。 そこで本研究では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて,吸着拡散方程式(ADE)から導かれる逆問題を解くことにより,ECS内の分子輸送を定量的に解析する手法を提案する。 PINNは複雑な数学的定式化やグリッド設定を必要とせずにADEに合理化されたソリューションを提供する。 さらに, pinnの最適化により, 長期分子輸送を規定する拡散係数と, 吸着によって駆動される分子の速度の自動計算が容易になる。 提案手法はペクレット数を計算することにより,ECS内の分子輸送の特異パターンを定量的に解析し,同定することができる。 磁気共鳴画像(mri)の2つのデータセットの異なる時点における実験的検証は,提案手法の有効性を示すものである。 特にシミュレーションでは、同じ脳領域にトレーサを注入したラットのデータセット間で同じ分子輸送パターンが示されている。 これらの知見は、ECS内の分子輸送を包括的に探索するための有望なツールとしてのPINNの可能性を示している。

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