Potential implications on TCP for external beam prostate cancer treatment when considering the bystander effect in partial exposure scenarios
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This work investigated the potential implications on tumour control probability (TCP) for external beam prostate cancer treatment when considering the bystander effect in partial exposure scenarios. MATERIALS AND METHODS: The biological response of a prostate cancer target volume under conditions where a sub-volume of the target volume was not directly irradiated was modelled in terms of surviving fraction (SF) and Poisson-based TCP. A direct comparison was made between the linear-quadratic (LQ) response model, and a response model that incorporates bystander effects as derived from published in vitro data by McMahon et al. in 2012 and 2013. Scenarios of random and systematic misses were considered. RESULTS: Our results suggested the potential for the bystander effect to deviate from LQ predictions when even very small (< 1%) sub-volumes of the target volume were directly irradiated. Under conditions of random misses for each fraction, the bystander model predicts a 3% and 1% improvement in tumour control compared to that predicted by an LQ model when only 90% and 95% of the prostate cells randomly receive the intended dose. Under conditions of systematic miss, if even a small portion of the target volume is not directly exposed, the LQ model predicts a TCP approaching zero, whereas the bystander model suggests TCP will improve starting at exposed volumes of around 85%. CONCLUSIONS: The bystander model, when applied to clinically relevant scenarios, demonstrates the potential to deviate from the TCP predictions of the common local LQ model when sub-volumes of a target volume are randomly or systematically missed over a course of fractionated radiation therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».