通过个体患者数据同化定量预测乳腺癌新辅助化疗效应
定量方法
2021-03-19 v1
摘要
新辅助化疗已被用于乳腺癌，旨在术前降级。本文中，我们提出一种对新辅助疗法效应的新定量分析，通过对个体患者的数据同化，获得关于给药后肿瘤尺寸缩小的数值化、个性化预测。该算法已通过 37 例经组织学诊断为局部晚期原发性乳腺癌患者的样本进行验证。所有患者均已知活检标本、初始肿瘤尺寸及每次治疗后的缩小情况。我们发现：a) 诊断时及首剂后的肿瘤尺寸测量可预测后续的尺寸缩小；b) 对于约 90% 的患者，结果与我们的数据样本一致，误差在 10-20% 以内。定量指示建议了最佳手术时机。该分析以患者为导向、弱模型依赖，并可应用于其他癌症表型。
引用
@article{arxiv.2103.10033,
title = {Quantitative predictions of neoadjuvant chemotherapy effects in breast cancer by individual patient data assimililation},
author = {P. Castorina and D. Carco' and C. Colarossi and M. Mare and L. Memeo and M. Pace and I. Puliafito and D. Giuffrida},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.10033},
year = {2021}
}
备注
In press on Annals of Hematology and Oncology