原題
MIRD Pamphlet No. 31: MIRDcell V4-Artificial Intelligence Tools to Formulate Optimized Radiopharmaceutical Cocktails for Therapy.
背景:放射性医薬品カクテルは、複数の細胞受容体を標的とすることによってがん治療を強化し、単剤療法の限界に対処する。しかし、以前のin vivo実装では、これらの組み合わせを効果的に最適化することができなかった。
方法:本研究では、MIRDcell V4ソフトウェア内にAIツールを導入し、腫瘍細胞の特定の生存分画を達成するために必要な全崩壊を最小限に抑えるために、逐次最小二乗プログラミングアルゴリズムを活用している。
結果:モデルデータおよび実験条件を用いた試験では、2剤の併用は、単剤と比較して必要な崩壊を有意に減少させ、治療の有効性を改善することが示された。
結論:MIRDcell V4におけるAI駆動の最適化アプローチは、効果的な放射性医薬品の組み合わせを特定することができ、放射線被曝を最小限に抑えた癌治療の改善につながる可能性がある。
Journal: J Nucl Med (CiteScore 2022: 12.9)
DOI: 10.2967/jnumed.123.267238
PMID: 39448267
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