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Integrating Mechanistic Modeling and Machine Learning to Study CD4+/CD8+ CAR-T Cell Dynamics with Tumor Antigen Regulation

Este trabajo presenta un marco matemático extendido que integra la dinámica de las subpoblaciones CD4+ y CD8+ de las células CAR-T con la regulación de antígenos tumorales, demostrando cómo la combinación de modelado mecanicista y redes neuronales puede superar las limitaciones de incertidumbre paramétrica para predecir la eficacia del tratamiento y generar hipótesis biológicas.

Saranya Varakunan, Melissa Stadt, Mohammad KohandelWed, 11 Ma🧬 q-bio

Optical Manipulation of Erythrocytes via Evanescent Waves: Assessing Glucose-Induced Mobility Variations

Este estudio demuestra que las ondas evanescentes pueden utilizarse como herramienta no invasiva para cuantificar la disminución significativa en la movilidad de los eritrocitos inducida por concentraciones elevadas de glucosa.

T. Troncoso Enríquez, J. Staforelli-Vivanco, I. Bordeu, M. González-OrtizTue, 10 Ma🔬 physics.optics

Parameter Identifiability Under Limited Experimental Data in Age-Structured Models of the Cell Cycle

Este trabajo presenta un modelo de ecuaciones diferenciales parciales con estructura de edad para el ciclo celular y analiza cómo la disponibilidad de datos experimentales, como las proporciones de fase derivadas de FACS y FUCCI, influye en la identificabilidad de los parámetros del modelo, determinando las agrupaciones de parámetros identificables y la cantidad mínima de datos necesaria para su ajuste.

Ruby E. Nixson, Helen M. Byrne, Joe M. Pitt-Francis, Philip K. MainiTue, 10 Ma🔢 math

A Phase-field Model for Apoptotic Cell Death

Este trabajo propone un marco de campo de fase para simular la apoptosis intrínseca y extrínseca, permitiendo explorar las transiciones morfológicas celulares y ofreciendo una herramienta para la prueba computacional de terapias contra enfermedades como el cáncer.

Daniel A. Vaughan, Anna M. Piccinini, Mischa Zelzer, Etienne Farcot, Bindi S. Brook, Kris Van-der-Zee, Luis EspathThu, 12 Ma🧬 q-bio

Single-cell directional sensing at ultra-low chemoattractant concentrations from extreme first-passage events

El artículo demuestra que las células pueden inferir con rapidez y precisión la dirección de una fuente de quimioatrayente a concentraciones ultra-bajas mediante el análisis de eventos de unión tempranos, los cuales aportan una información desproporcionadamente mayor sobre la direccionalidad que las uniones posteriores.

Vincent Fiorino, Sean D. Lawley, Alan E. LindsayThu, 12 Ma🧬 q-bio

Discovery of a Hematopoietic Manifold in scGPT Yields a Method for Extracting Performant Algorithms from Biological Foundation Model Internals

Este artículo presenta el descubrimiento y la extracción de un algoritmo compacto y de alto rendimiento para el análisis hematopoyético a partir del modelo fundacional scGPT mediante interpretabilidad mecánica, logrando resultados superiores a métodos existentes con una eficiencia computacional y de parámetros significativamente mayor.

Ihor KendiukhovThu, 12 Ma🧬 q-bio

Theory of Cell Body Lensing and Phototaxis Sign Reversal in "Eyeless" Mutants of $Chlamydomonas$

Este artículo presenta una teoría cuantitativa que explica cómo la acción de lente del cuerpo celular en mutantes "sin ojos" de *Chlamydomonas* genera señales luminosas internas que, al dominar la respuesta flagelar sobre la iluminación directa, provocan una inversión en el signo del fototaxis y un comportamiento bistable.

Sumit Kumar Birwa, Ming Yang, Adriana I. Pesci, Raymond E. GoldsteinThu, 12 Ma🧬 q-bio

SSRCA: a novel machine learning pipeline to perform sensitivity analysis for agent-based models

Este trabajo presenta SSRCA, una nueva metodología basada en aprendizaje automático que facilita el análisis de sensibilidad en modelos basados en agentes biológicos al identificar parámetros sensibles y patrones de salida, demostrando su robustez y aplicabilidad general mediante un ejemplo de crecimiento de esferoides tumorales.

Edward H. Rohr, John T. Nardini2026-03-11🧬 q-bio

Mathematical modeling of glioma invasion and therapy approaches via kinetic theory of active particles

Este artículo presenta un modelo multiescala basado en la teoría cinética de partículas activas que, utilizando datos de resonancia magnética por difusión y curvas de isodosis reales, simula y compara la eficacia de diversas estrategias terapéuticas combinadas (quimioterapia, radioterapia y terapia antiangiogénica) en la invasión de gliomas dentro de una geometría cerebral realista.

Martina Conte, Yvonne Dzierma, Sven Knobe + 1 more2026-03-10🧬 q-bio

DCENWCNet: A Deep CNN Ensemble Network for White Blood Cell Classification with LIME-Based Explainability

El artículo presenta DCENWCNet, un nuevo modelo de red neuronal convolucional en conjunto que integra tres arquitecturas con configuraciones únicas para clasificar células blancas de la sangre con alta precisión y utiliza LIME para mejorar la interpretabilidad de sus predicciones.

Sibasish Dhibar2026-03-05🤖 cs.AI

Learning Explicit Single-Cell Dynamics Using ODE Representations

El artículo presenta Cell-MNN, una arquitectura de red neuronal de codificador-decodificador que modela la dinámica de diferenciación celular mediante ecuaciones diferenciales ordinarias (ODE) para aprender interacciones génicas interpretables y superar las limitaciones computacionales de los métodos actuales.

Jan-Philipp von Bassewitz, Adeel Pervez, Marco Fumero + 3 more2026-03-05🤖 cs.LG

Causal Circuit Tracing Reveals Distinct Computational Architectures in Single-Cell Foundation Models: Inhibitory Dominance, Biological Coherence, and Cross-Model Convergence

Este estudio introduce el rastreo de circuitos causales para revelar que los modelos fundamentales de células individuales, como Geneformer y scGPT, comparten arquitecturas computacionales distintivas caracterizadas por una dominancia inhibitoria y coherencia biológica, validando sus hallazgos mediante consenso entre modelos y experimentos CRISPRi.

Ihor Kendiukhov2026-03-05🤖 cs.LG

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