Temporal Optimization of Radiation Therapy to Heterogeneous Tumour Populations and Cancer Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract External beam radiation therapy is a key part of modern cancer treatments which uses high doses of radiation to destroy tumour cells. Despite its widespread usage and extensive study in theoretical, experimental, and clinical works, many questions still remain about how best to administer it. Many mathematical studies have examined optimal scheduling of radiotherapy, and most come to similar conclusions. Importantly though, these studies generally assume intratumoral homogeneity. But in recent years, it has become clear that tumours are not homogeneous masses of cancerous cells, but wildly heterogeneous masses with various subpopulations which grow and respond to treatment differently. One subpopulation of particular importance is cancer stem cells (CSCs) which are known to exhibit higher radioresistence compared with non-CSCs. Knowledge of these differences between cell types could theoretically lead to changes in optimal treatment scheduling. Only a few studies have examined this question, and interestingly, they arrive at apparent conflicting results. However, an understanding of their assumptions reveals a key difference which leads to their differing conclusions. In this paper, we generalize the problem of temporal optimization of dose distribution of radiation therapy to a two cell type model. We do so by creating a mathematical model and a numerical optimization algorithm to find the distribution of dose which leads to optimal cell kill. We then create a data set of optimization solutions and use data analysis tools to learn the relationships between model parameters and the qualitative behaviour of optimization results. Analysis of the model and discussion of biological importance are provided throughout. We find that the key factor in predicting the behaviour of the optimal distribution of radiation is the ratio between the radiosensitivities of the present cell types. These results can provide guidance for treatment in cases where clinicians have knowledge of tumour heterogeneity and of the abundance of CSCs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».