原題
Radiation-Induced Lymphopenia: From Mathematical Modeling Towards Mechanistic Learning.
背景:放射線誘発リンパ球減少症(RIL)は放射線療法を受ける患者の転帰を有意に悪化させ、改善された理解とスクリーニング方法の必要性を促す。
方法:このスコーピングレビューでは、基本的な線量測定および用量反応、リンパ球動態、および腫瘍相互作用を考慮した高度なモデルを含む、RILの様々な機構的モデルを評価する。
結果:これらのモデルの主要な構成要素と仮定を、サイトカインや骨髄由来抑制細胞のような照射の見落とされた間接的影響に重点を置いて分析した。
結論:本研究は、臨床的に有用であり、RILメカニズムへのより深い洞察を提供するモデルを開発するために、機構的学習を用いることを示唆している。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2025.07.1429
PMID: 40763901
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