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【2h】

Chaos synchronization and Nelder-Mead search for parameter estimation in nonlinear pharmacological systems: estimating tumor antigenicity in a model of immunotherapy

机译：非线性药理系统中参数同步的混沌同步和Nelder-Mead搜索：在免疫疗法模型中估算肿瘤抗原性

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摘要

In mathematical pharmacology, models are constructed to confer a robust method for optimizing treatment. The predictive capability of pharmacological models depends heavily on the ability to track the system and to accurately determine parameters with reference to the sensitivity in projected outcomes. To closely track chaotic systems, one may choose to apply chaos synchronization. An advantageous byproduct of this methodology is the ability to quantify model parameters. In this paper, we illustrate the use of chaos synchronization combined with Nelder-Mead search to estimate parameters of the well-known Kirschner-Panetta model of IL-2 immunotherapy from noisy data. Chaos synchronization with Nelder-Mead search is shown to provide more accurate and reliable estimates than Nelder-Mead search based on an extended least squares (ELS) objective function. Our results underline the strength of this approach to parameter estimation and provide a broader framework of parameter identification for nonlinear models in pharmacology.
机译：在数学药理学中，构建模型以赋予用于优化治疗的可靠方法。药理模型的预测能力在很大程度上取决于跟踪系统和参考预期结果的敏感性准确确定参数的能力。为了密切跟踪混沌系统，可以选择应用混沌同步。该方法的一个优点是量化模型参数的能力。在本文中，我们说明了使用混沌同步与Nelder-Mead搜索相结合的方法，可以根据嘈杂的数据估算著名的IL-2免疫疗法的Kirschner-Panetta模型的参数。与基于扩展最小二乘（ELS）目标函数的Nelder-Mead搜索相比，与Nelder-Mead搜索进行的混沌同步显示出提供了更准确和可靠的估计。我们的结果强调了这种方法用于参数估计的优势，并为药理学非线性模型提供了更广泛的参数识别框架。

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