原題
Bayesian personalized dose constraints in selecting patients with non-small cell lung cancer for cardiac risk-adaptive treatment.
背景:不均一な線量効果とモデルの不確実性を説明するNTCPモデルを開発することにより,心臓リスク適応放射線療法に対するNSCLC患者の選択を個別化することを目的とした。
方法:トレーニング(n=160)および検証(n=91)コホートを分析した。エンドポイントはhscTnT上昇>5 ng/Lであった。ベイズ階層NTCPモデルは、群特異的効果として平均心臓用量(MHD)を用いた決定木リスク層別化を用いた。事後分布からの確率カットオフを最適化して、不確実性を組み込んだ個別化線量制約を導出し、点推定制約と比較した。
結果:腫瘍の位置および年齢による3つのリスクサブグループが同定された。MHDは64歳以上の左/縦隔腫瘍患者に強く影響した(OR 2.16、95%CrI 07-4-1.14)。不確実性を組み込んだ制約は、特異度(57-0-0.68対28-0-0.51)および精度(60-0-0.69対43-0-0.59)を改善した。
結論:不確実性に組み込まれた個別化されたMHD制約は、心臓リスク適応治療のためのNSCLC患者をよりよく選択し、心毒性を低下させる可能性がある。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2026.111775
PMID: 42731758
コメント