原題
Forecasting chemoradiation response mid-treatment for high-grade gliomas through patient-specific biology-based modeling.
背景:高悪性度神経膠腫に対する現在の放射線療法は、治療前のMRIに依存しており、治療中の調整は通常、解剖学的変化に基づいている。本研究では、放射線療法に対する腫瘍反応を予測するために、マルチパラメトリックMRIデータを用いて生物学に基づく数学的モデルを評価する。
方法:21人のHGG患者は、6週間の治療コース中に毎週mpMRIを受けた。ベースラインから治療中期までのMRIデータは、腫瘍反応を予測するための個別化された数学的モデルに情報を提供した。
結果:腫瘍の細胞密度および容積の予測に対する相関係数は0.86を超え、空間的重複が高かった(Dice値>0.87)。治療中のボクセルレベルのPCCは0.90を超えていた。
結論:この枠組みは腫瘍反応を効果的に予測し、患者特異的mpMRIデータを利用することにより適応放射線療法を強化する。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2025.07.1423
PMID: 40716653
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