×

分割放射治疗期间肿瘤成分的演变:对结果的影响。 (英语) Zbl 1394.92061号

摘要:尽管众所周知肿瘤及其微环境高度异质,但目前的放射治疗方案主要基于肿瘤分期、淋巴结和转移状态。众所周知,局部氧张力在辐射诱导的细胞死亡中起着重要作用,肿瘤缺氧区域对辐射反应较差。因此,为了提高辐射响应,必须更全面地了解分割辐射之前和期间生长中肿瘤内氧气的时空分布。为此,我们扩展了肿瘤生长的空间分辨率数学模型,该模型最初由H.P.格林斯潘[数学应用研究51、317–340(1972;兹比尔0257.92001)]研究氧异质性对辐射诱导细胞死亡的影响。更详细地说,根据众所周知的线性二次模型确定的肿瘤中每个位置的辐射导致的细胞死亡,也假设取决于局部氧浓度。氧浓度由一个反应扩散方程控制,该方程耦合到一个积分微分方程,该积分微分方程确定假定的球对称肿瘤的大小。我们结合数值和分析技术来研究具有不同瘤内氧分布特征的肿瘤的辐射反应。模型模拟显示,照射后肿瘤球体再生时,缺氧会迅速增加。我们研究了对不同辐射分级计划的反应,并确定了达到治愈目的的间隔时间和单位剂量之间的肿瘤特异性关系。该模型显示的丰富动力学表明,空间异质性对于预测肿瘤对放射治疗的临床应用反应可能很重要。

MSC公司:

92 C50 医疗应用(通用)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Ahmed KA、Correa CR、Dilling TJ、Rao NG、Shridhar R、Trotti AM、Wilder RB、Caudell JJ(2014)《辐射治疗中的分馏计划变更:综述》。塞明·昂科尔41(6):730-750。https://doi.org/10.1053/j.seminocol.2014.09.012。 http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S009377541402322
[2] 阿尔珀,T;Howard-Flanders,P,氧气在改善辐射敏感性中的作用大肠杆菌B、 《自然》,178978-979,(1956)·doi:10.1038/178978a0
[3] Araujo,RP;McElwain,DLS,《实体肿瘤生长研究史:数学模型的贡献》,《公牛数学生物学》,661039-1091,(2004)·Zbl 1334.92187号 ·doi:10.1016/j.bulm.2003.11.002
[4] Breward,C;拜恩,H;Lewis,CE,描述血管肿瘤生长的多阶段模型,《公牛数学生物学》,65,609-640,(2003)·Zbl 1334.92190号 ·doi:10.1016/S0092-8240(03)00027-2
[5] Byrne HM(2012)无血管肿瘤生长的连续模型。收录:Antoniouk AV,Melnik RVN(编辑)数学与生命科学,第12章。德格鲁伊特,第279-312页
[6] 拜恩,H;Chaplain,M,《坏死与凋亡:无血管肿瘤生长数学模型中的不同细胞丢失机制》,《Theor Med杂志》,1223-235,(1998)·Zbl 0917.92013号 ·网址:10.1080/10273669808833021
[7] HM Byrne;金,JR;麦克尔文,DLS;Preziosi,L,固体肿瘤生长的两阶段模型,应用数学-莱特,16,567-573,(2003)·Zbl 1040.92015年 ·doi:10.1016/S0893-9659(03)00038-7
[8] DJ卡尔森;斯图尔特,RD;Semenenko,VA,《氧气对固有辐射敏感性的影响:有氧和缺氧线性二次(LQ)模型参数之间关系的测试》,《医学杂志》,33,3105-3115,(2006)·数字对象标识代码:10.1118/1.2229427
[9] Chvetsov AV,Sandison GA,Schwartz JL,Rengan R(2015)从序列肿瘤成像数据重建放射生物学参数中的病态问题和正则化。《物理医学生物学》60(21):8491-8503。https://doi.org/10.1088/0031-9155/60/21/8491 ·Zbl 1311.92029号
[10] 恩德林,H;马萨诸塞州牧师;Hahnfeldt,P,肿瘤动力学和放射治疗的定量建模,Acta Biotheor,58341-353,(2010)·doi:10.1007/s10441-010-9111-z
[11] Eschrich,SA;Pramana,J;张,H;赵,H;博尔韦,D;Lee,JH;布鲁姆,G;Rocha-Lima,C;凯利,S;卡尔文,DP;叶特曼,TJ;贝格,AC;Torres-Roca,JF,固有肿瘤放射敏感性的基因表达模型:放化疗后的反应和预后预测,国际放射肿瘤生物学杂志,75,489-496,(2009)·doi:10.1016/j.ijrobp.2009.06.014
[12] 福克曼,J;Hochberg,M,《三维增长的自我调节》,《实验医学杂志》,138745-753,(1973)·文件编号:10.1084/jem.138.4.745
[13] 福勒,JF,《肿瘤放射生物学的发展——个人观点》,《物理医学生物学》,51,r263-r286,(2006)·doi:10.1088/0031-9155/51/13/R16
[14] Frieboes HB、Lowengrub JS、Wise S、Zheng X、Macklin P、Bearer EL、Cristini V(2007)《胶质瘤生长和形态的计算机模拟》。神经影像37:S59-S70。https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2007.03.008。 http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1053811907001784
[15] 龚,J;桑托斯,MM;芬莱,C;Hillen,T,更复杂的肿瘤控制概率模型更好吗?,数学医学生物学,30,1-19,(2013)·Zbl 1318.92029号 ·doi:10.1093/imammb/dqr023
[16] 格林斯潘,H,《扩散法实体肿瘤生长模型》,Stud Appl Math,51,317-340,(1972)·Zbl 0257.92001号 ·doi:10.1002/sapm1972514317
[17] Grimes DR、Kelly C、Bloch K、Partridge M(2014)《估算多细胞肿瘤球体耗氧率的方法》。J R Soc接口11(92):20131124。https://doi.org/10.1098/rsif.2013.1124。 http://rsif.royalsocietypublishing.org/content/11/92/20131124.short
[18] Hirschaeuser F、Menne H、Dittfeld C、West J、Mueller-Klieser W、Kunz-Schughart LA(2010)《多细胞肿瘤球体:被低估的工具又在迎头赶上》。生物技术杂志148(1):3-15。https://doi.org/10.1016/j.jbiotec.2010.01.012。 http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0168165610000398
[19] Joiner M,van der Kogel A(2009)《基础临床放射生物学》,第4版。CRC出版社,博卡拉顿。https://doi.org/10.1201/b13224 ·doi:10.1201/b13224
[20] Marcu LG(2010)《放射治疗中的改变分割:从放射生物学原理到治疗增益》。癌症治疗Rev 36(8):606-614。https://doi.org/10.1016/j.ctrv.2010.04.004。 http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0305737210000824 ·Zbl 1318.92029号
[21] McAneney,H;O'Rourke,SFC,《放射治疗线性二次模型中实体肿瘤生长的各种生长机制研究》,《物理医学生物学》,52,1039-1054,(2007)·doi:10.1088/0031-9155/52/4/012
[22] Mueller-Klieser,W,《多细胞球体——癌症研究中细胞聚集的综述》,《癌症研究临床肿瘤杂志》,113101-122,(1987)·doi:10.1007/BF00391431
[23] 副总裁穆里尔(Muriel),《放射治疗与放射生物学相互作用对肿瘤学的影响》,Clin Transl Oncol,8,83-93,(2006)·doi:10.1007/s12094-006-0163-0
[24] 尼尔森,P;泰晤士河,HD;Joiner,MC,细胞存活和组织对分馏低剂量率辐射反应的“不完全修复”模型的广义公式,《国际放射生物学杂志》,57127-142,(1990)·doi:10.1080/09553009014550401
[25] 证监会O'Rourke;McAneney,H;Hillen,T,外束放射治疗中的线性二次型和肿瘤控制概率建模,数学生物学杂志,58999-817,(2009)·Zbl 1311.92105号 ·doi:10.1007/s00285-008-0222-y
[26] 普雷齐奥西,L;Tosin,A,肿瘤生长和细胞外基质相互作用的多阶段模型:数学工具和应用,《数学生物学杂志》,58625-656,(2009)·Zbl 1311.92029号 ·doi:10.1007/s00285-008-0218-7
[27] Prokopiou S、Moros EG、Poleszczuk J、Caudell J、Torres-Roca JF、Latifi K、Lee JK、Myerson R、Harrison LB、Enderling H(2015)预测放射反应和个性化放射分割的增殖饱和指数。放射癌10(1):159。https://doi.org/10.1186/s13014-015-0465-x。 http://www.ro-journal.com/content/10/159
[28] Rockne RC,Frankel P(2017)放射肿瘤学中的数学建模。In:Wong JYC,Schultheiss TE,Radany EH(eds)《放射肿瘤学进展》,Springer International Publishing,第12章,第255-271页
[29] 萨克斯,RK;Hahnfeld,P;Brenner,DJ,《低LET剂量反应关系与损伤产生/修复/错误修复的潜在动力学之间的联系》,《国际放射生物学杂志》,72,351-374,(1997)·doi:10.1080/095530097143149
[30] 萨克斯,RK;赫拉茨基,LR;Hahnfeldt,P,肿瘤生长和抗血管生成或放射治疗的简单ODE模型,数学计算模型,331297-1305,(2001)·Zbl 1004.92023号 ·doi:10.1016/S0895-7177(00)00316-2
[31] Schaller G,Meyer-Hermann M(2006),连续模型与离散模型:多细胞肿瘤球体的比较。Philos Trans R Soc A数学物理工程科学364(1843):1443-1464。https://doi.org/10.1098/rsta.2006.1780。 http://rsta.royalsocietypublishing.org/cgi/doi/10.1098/rsta.2006.1780
[32] Sutherland R、Carlsson J、Durand R、Yuhas J(1981)《癌症研究中的球体》。癌症研究41(7月):2980-2984。http://cancerres.aacrjournals.org/content/41/7/1980.摘要 ·兹比尔1334.92190
[33] Thrall,DE,《放射治疗的生物学基础》,《兽医临床与小动物实践》,27,21-35,(1997)·doi:10.1016/S0195-5616(97)50003-9
[34] 洛杉矶托瑞;布雷,F;西格尔,RL;费雷,J;Lortet-tieulent,J;Jemal,A,《2012年全球癌症统计》,加州癌症临床杂志,65,87-108,(2015)·doi:10.3322/caac.21262
[35] 威瑟斯,HR,《放射生物学与放射肿瘤学治疗方案》,《癌症研究》,59,1676s-1684s,(1999)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。