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Enregistrement W2155122657 · doi:10.3109/09553002.2014.942014

Potential implications of the bystander effect on TCP and EUD when considering target volume dose heterogeneity

2014· article· en· W2155122657 sur OpenAlexaff
Michael Balderson, Charles Kirkby

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBystander effectContext (archaeology)Radiation therapyExternal beam radiationRadiobiologyLethalityMedicineNuclear medicineToxicologyBiologyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In light of in vitro evidence suggesting that radiation-induced bystander effects may enhance non-local cell killing, there is potential for impact on radiotherapy treatment planning paradigms such as the goal of delivering a uniform dose throughout the clinical target volume (CTV). This work applies a bystander effect model to calculate equivalent uniform dose (EUD) and tumor control probability (TCP) for external beam prostate treatment and compares the results with a more common model where local response is dictated exclusively by local absorbed dose. The broad assumptions applied in the bystander effect model are intended to place an upper limit on the extent of the results in a clinical context. MATERIALS AND METHODS: EUD and TCP of a prostate cancer target volume under conditions of increasing dose heterogeneity were calculated using two models: One incorporating bystander effects derived from previously published in vitro bystander data ( McMahon et al. 2012 , 2013a); and one using a common linear-quadratic (LQ) response that relies exclusively on local absorbed dose. Dose through the CTV was modelled as a normal distribution, where the degree of heterogeneity was then dictated by changing the standard deviation (SD). Also, a representative clinical dose distribution was examined as cold (low dose) sub-volumes were systematically introduced. RESULTS: The bystander model suggests a moderate degree of dose heterogeneity throughout a target volume will yield as good or better outcome compared to a uniform dose in terms of EUD and TCP. For a typical intermediate risk prostate prescription of 78 Gy over 39 fractions maxima in EUD and TCP as a function of increasing SD occurred at SD ∼ 5 Gy. The plots only dropped below the uniform dose values for SD ∼ 10 Gy, almost 13% of the prescribed dose. Small, but potentially significant differences in the outcome metrics between the models were identified in the clinically-derived dose distribution as cold sub-volumes were introduced. CONCLUSIONS: In terms of EUD and TCP, the bystander model demonstrates the potential to deviate from the common local LQ model predictions as dose heterogeneity through a prostate CTV varies. The results suggest, at least in a limiting sense, the potential for allowing some degree of dose heterogeneity within a CTV, although further investigation of the assumptions of the bystander model are warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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