结合人工智能与大数据的患者特异性肿瘤生长机理模型
医学物理
2023-08-30 v1 人工智能
组织与器官
摘要
尽管过去十年中癌症诊断、治疗和管理取得了显著进展，恶性肿瘤仍是一个主要的公共卫生问题。通过根据每位患者预测的反应个性化治疗递送，可能实现对抗癌症的进一步进展。个性化治疗的设计需要将患者特异性信息整合到适当的肿瘤反应数学模型中。实现这一范式的基本障碍是当前缺乏一个严谨但实用的、关于肿瘤发生、发展、侵袭和治疗反应的数学理论。在本综述中，我们首先概述了建模肿瘤生长与治疗的各种方法，包括基于“大数据”和人工智能的机理模型以及数据驱动模型。接下来，我们给出数学模型的说明性示例，展示其效用并讨论独立机理模型与数据驱动模型的局限性。我们进一步讨论了机理模型在患者特异性基础上不仅预测而且优化治疗反应的潜力。然后我们讨论了整合机理模型与数据驱动模型的当前努力和未来可能性。最后，我们提出了必须解决的五个基本挑战，以充分实现由计算模型驱动的癌症患者个性化护理。
引用
@article{arxiv.2308.14925,
title = {Patient-specific, mechanistic models of tumor growth incorporating artificial intelligence and big data},
author = {Guillermo Lorenzo and Syed Rakin Ahmed and David A. Hormuth and Brenna Vaughn and Jayashree Kalpathy-Cramer and Luis Solorio and Thomas E. Yankeelov and Hector Gomez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.14925},
year = {2023}
}