Precision Radiotherapy and Radiation Risk Assessment: How Do We Overcome Radiogenomic Diversity?
Notice bibliographique
Résumé
Precision medicine is a rapidly developing area that aims to deliver targeted therapies based on individual patient characteristics. However, current radiation treatment is not yet personalized; consequently, there is a critical need for specific patient characteristics of both tumor and normal tissues to be fully incorporated into dose prescription. Furthermore, current risk assessment following environmental, occupational, or accidental exposures to radiation is based on population effects, and does not account for individual diversity underpinning radiosensitivity. The lack of personalized approaches in both radiotherapy and radiation risk assessment resulted in the current situation where a population-based model, effective dose, is being used. In this review article, to stimulate scientific discussion for precision medicine in both radiotherapy and radiation risk assessment, we propose a novel radiological concept and metric - the personalized dose and the personalized risk index - that incorporate individual physiological, lifestyle-related and genomic variations and radiosensitivity, outlining the potential clinical application for precision medicine. We also review on recent progress in both genomics and biobanking research, which is promising for providing novel insights into individual radiosensitivity, and for creating a novel conceptual framework of precision radiotherapy and radiation risk assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».