A mathematical study of the impact of cell plasticity on tumour control probability
Notice bibliographique
Résumé
The tumour control probability (TCP) is a treatment planning tool that evaluates the probability of tumour eradication and helps in the assessment of the relative efficacy of different radiotherapy regimens. The response of tumours to radiation differs greatly even between patients with same types of cancers. Tumour heterogeneity or cellular diversity among cancer cells has a pronounced impact on the success of administered radiotherapy protocols. Tumour heterogeneity can be explained using the cancer stem cells (CSCs) hypothesis, which posits that CSCs are responsible for tumour initiation and propagation as well as therapeutic resistance. Moreover, the existence of plasticity or bidirectional transition between CSCs and non-CSCs indicates that, sometimes, non-CSCs appear to mimic CSC phenotypes, resulting in an increase in resistance. Here, we have developed a stochastic model to investigate the impact of plasticity on the efficacy of radiotherapy. The effect of plasticity on TCP is explored by applying the model to standard and hyper-fractionated schedules for a three week period of treatment as well as standard, hyper-fractionated, and accelerated hyper-fractionated schedules with an equal total dose of 30 Gy. Our results confirm that tumour control becomes increasingly difficult in the presence of plasticity as well as for the most resistant tumours. For the case with equal total dose, it is observed that increasing fractionation, at first enhances the probability of CSCs and tumour removal, but ultimately results in lower TCP<sub>S+P</sub> and TCP<sub>S</sub>. In addition, the combination of radiotherapy and targeted therapy (with increasing CSC differentiation) improves both the probability of CSC and tumour removal, in the absence of plasticity. However, in the presence of plasticity, the impact of combination therapy is not significant.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».