优化放化疗以靶向多部位转移性疾病与肿瘤生长
最优化与控制
2016-11-16 v2 组织与器官
摘要
大多数癌症相关死亡由转移性疾病引起。在放化疗中，化疗药物与放疗一同施用，以增加对原发肿瘤的损伤并控制系统性疾病如转移。本文引入一个数学模型，在放化疗调度问题中获得最优药物和放疗方案，目标是最小化多个潜在部位的转移癌细胞数量，同时保持对原发肿瘤部位的最低损伤水平。我们推导了最优化疗分割方案的闭式表达式。使用动态规划框架确定最优放疗分割方案。结果表明化疗药物不改变最优放疗分割方案，反之亦然。有趣的是，我们观察到无论放射敏感性参数如何，大分割方案是放疗分割问题的最优解。此外，立即开始放疗是最优的。然而，对于化疗，我们发现最优方案的结构取决于模型参数，例如原发和转移部位由化疗引起的细胞杀伤，以及原发肿瘤细胞在不同身体部位启动成功转移的能力。针对宫颈癌病例，我们量化了最小化转移群体规模与最大化肿瘤控制概率这两个新传统目标之间的权衡。该权衡信息表明，在原发性肿瘤控制损失最小的情况下，有可能显著减少转移群体。
引用
@article{arxiv.1603.00349,
title = {Optimizing chemoradiotherapy to target multi-site metastatic disease and tumor growth},
author = {Hamidreza Badri and Ehsan Salari and Yoichi Watanabe and Kevin Leder},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.00349},
year = {2016}
}