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数学优化模型,以改善癌症的放射治疗

2019-07-23 11:39:06 汽车资讯77℃

  数学优化模型,以改善癌症的放射治疗 2011年10月14日 阿肯色大学的工程研究人员开发了数学优化模型,使辐射治疗计划比传统计划更安全,更有效。传统的放射治疗使用单一的累积治疗计划,忽略了肿瘤几何学和生物学随时间的变化。然而,最近的技术进步使得在整个治疗过程中捕获这些变化成为可能。利用从用于捕获肿瘤变化的最先进技术收集的几何和生物数据,研究人员在提供最大剂量的能量方面实现了优化对肿瘤没有对周围健康组织的过度风险。通过结合有关肿瘤几何学和生物学的最新信息,研究人员的“模型将有助于在每次会话和累积的基础上优化放射治疗。”这是开发使用生物学的放射治疗优化方法的首批努力之一。在保持累积和每分数或每次会话剂量限制的同时,“最近完成工业工程博士学位的Behlul Saka说道。”我们的优化模型可用于生成基于肿瘤生物学的治疗计划。在治疗过程中,也可能对肿瘤生物学的变化作出反应。“每年有超过一百万美国人被诊断患有癌症,这些患者中有一半以上在治疗期间接受放射治疗。这种治疗方法可以摧毁癌症细胞通过向肿瘤施加高能射线来减缓其生长速度。传统的放射治疗涉及射击辐射从不同的光束角度开始,使用围绕患者旋转的线性加速器。各种光束角度限制了辐射暴露,从而使从特定角度暴露的健康组织备用,同时将它们的组合效应集中在肿瘤上。通常需要注意确保整个肿瘤的辐射均匀分布。强度调制放射治疗(IMRT)通过将小部分射线(称为小射束)直接输送到肿瘤的特定部位或特定点来解决传统放射治疗的局限性。也保留健康的组织。换句话说,对于IMRT,辐射剂量更精确地符合肿瘤的三维形状。相关故事PARP抑制剂与免疫治疗联合应用可导致SCLC小鼠模型肿瘤消退抗癌免疫治疗可用于对抗HIV新病毒,该病毒在预测卵巢癌预后方面的效果提高了四倍.Saka的研究通过开发优化增加了IMRT的优势针对累积和每次治疗剂量测量的肿瘤几何变化的治疗计划。为了建立模型,他依靠匿名,存档的患者数据.Saka在两个模拟的肺癌病例上测试模型。这些病例显示出临床上显着的改善在不同的模拟测试案例中,通过比较肿瘤缺氧信息,模型显示控制肿瘤有显着改善。缺氧是指血液氧合不足,有助于细胞生长和抵抗辐射。肿瘤控制和平均剂量在整个治疗期间都是显着的dels还显示肿瘤控制的波动性相对于肿瘤缺氧值的新出现的变化。“这项工作表明,可以大大改善肿瘤剂量分布的均匀方法,”萨卡说。 “非均匀分布 - 即根据肿瘤的生物反应改变剂量 - 显然可以更有效。当然,需要临床试验来证实这些模拟结果。“Saka继续他的研究改进癌症治疗计划作为Elekta的研究科学家,Elekta是一家开发治疗癌症和脑部疾病的创新和临床解决方案的医疗保健公司。他在阿肯色大学的工作是在Ron Rardin,杰出教授和John和Mary Lib White系统集成主席的指导下完成的。 Rardin和他的学生十多年来一直致力于辐射计划优化。“我相信Behlul的​​工作指向了更加精细的治疗计划,通过利用更多可用的信息,因为肿瘤变化25到50每日治疗,“Rardin说。来源:阿肯色大学

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