原題
A Population-Based Tumor-Volume Model for Head-and-Neck Cancer During Radiotherapy with a Dynamic Oxygenated Compartment.
背景:医療技術の進歩に伴い、本研究は、放射線治療中の頭頚部(HN)腫ようの体積の変化をシミュレートする数学的モデルを作成することを目的とした。
方法:放射線療法中の細胞プロセスのLPLモデルと組み合わせて、腫瘍酸素化の変化を記述するための式を開発した。これには、病変修復、細胞増殖/喪失、および腫瘍再酸素化が含まれる。
結果:14例の既存のHN癌症例で試験した結果、このモデルは他のモデルよりも低い平均エラーを示した。感度分析の結果、病変形成率は腫よう体積に有意に影響したが、低酸素分画は生存細胞体積に影響した。
結論:本研究では、放射線療法中のHN腫瘍体積変化の予測モデルを開発し、放射線生物学に貴重な洞察を提供した。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2024.05.021
PMID: 38871196
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