<div dir="auto"></div><br><div class="gmail_quote gmail_quote_container"><div dir="ltr" class="gmail_attr">---------- Forwarded message ---------<br>From: <strong class="gmail_sendername" dir="auto">Navaira Sherwani</strong> <span dir="auto"><<a href="mailto:navaira.sherwani@email.ucr.edu">navaira.sherwani@email.ucr.edu</a>></span><br>Date: Tue, Nov 11, 2025, 11:39<br>Subject: Center Colloquium: 12:30pm, November 12, 2025, Wednesday Skye Hall 284<br>To:  <<a href="mailto:ssb_members@lists.ucr.edu">ssb_members@lists.ucr.edu</a>><br>Cc: Mark Alber <<a href="mailto:malber@ucr.edu">malber@ucr.edu</a>><br></div><br><br><div dir="auto"><div class="gmail_quote" dir="auto"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Dear all,</div><div dir="ltr" class="gmail_attr"><br></div><div dir="ltr">On behalf of Dr. Mark Alber, I would like to share the following information regarding an upcoming Center Colloquium by Dr. Russel Rockne from City of Hope on Nov 12 (Wednesday) at 12:30pm in Skye 284. Detailed information for the colloquium can be found below. <br><br>Looking forward to seeing you there! <br><br>Best regards,<br>Navaira Sherwani <br><div><br></div><div>_________________________________________________________________________________<br><br>Colloquium<br>Interdisciplinary Center for Quantitative Modeling in Biology<br><br><a href="https://www.cityofhope.org/research/find-a-scientist/russell-rockne" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">Prof. Russel Rockne</a>, Director<br>Division of Mathematical Oncology and Computational Systems Biology<br><a href="https://www.cityofhope.org/" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">City of Hope</a><br><br>Time: <font color="#0000ff">12:30pm, November 12, 2025, Wednesday</font><br>Location: <font color="#0000ff">Skye Hall 284</font><br><br>Title: <font color="#0000ff">Mathematical modeling in cancer research: how to build, validate, and<br>apply models with biologists and clinicians</font><br><br>Abstract: The integration of machine learning with mechanistic modeling is t<br>ransforming cancer research. This lecture introduces Localized Convolutional<br>Function Regression (LCFR), a novel AI-driven framework for analyzing dynamic<br>contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) data to noninvasively quantify interstitial fluid<br>transport in tumors. LCFR leverages weak-form regression and domain-specific<br>basis functions to estimate spatially varying coefficients of partial differential<br>equations governing advection-diffusion-reaction dynamics. This approach enables<br>simultaneous measurement of perfusion, diffusion, and interstitial fluid velocity in 3D,<br>overcoming limitations of traditional voxel-wise ODE fitting and enhancing interpretability<br>and computational efficiency. Key topics will include: The mathematical formulation<br>of LCFR and its connection to sparse identification of nonlinear dynamics (SINDy).<br>Validation across in silico, in vitro, and in vivo models, including hydrogel phantoms<br>and murine glioma. Application to clinical imaging data from glioblastoma and breast<br>cancer patients, revealing tissue-specific differences in fluid dynamics. Implications<br>for understanding tumor microenvironment, drug delivery, and treatment response.<br>This lecture will provide attendees with a conceptual and practical foundation for<br>integrating AI-based model discovery into clinical imaging workflows, offering new<br>avenues for personalized cancer modeling and predictive analytics in oncology,<br>as well as perspective on how to build, validate, and apply models with biologists<br>and clinicians.<br>________________________________________________________________________<div></div><div><br></div></div></div>
</div></div>
</div>