原題
Computational Nuclear Oncology Toward Precision Radiopharmaceutical Therapies: Current Tools, Techniques, and Uncharted Territories.
背景:放射性医薬品療法(RPT)は、様々な癌を治療するために標的電離放射線を利用し、転移性疾患に対して明確な利点を提供する。
方法:SNMMI AI-線量測定ワーキンググループは、患者固有の画像ベースの線量測定と高度な数学的モデリングを利用して、治療線量と臨床転帰を予測する、RPTへのパーソナライズされたアプローチを提唱している。
結果:この枠組みは、放射線薬物動態と放射線生物学からの概念を統合し、RPTの精度を高めるための洗練されたモデルを作成する。
結論:計算核腫瘍学ツールの開発は、RPTを最適化し、核医学とより広範な腫瘍学コミュニティとの間の革新的な協力を促進し、時間の経過とともに患者の転帰を改善することを約束する。
Journal: J Nucl Med (CiteScore 2022: 12.9)
DOI: 10.2967/jnumed.124.267927
PMID: 39947910
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