在局部性前列腺癌患者中高剂量甲基疗法单疗法:使用计算机算法进行剂量建模和优化
K Dabic-Stankovic1, K Rajkovic2, J Stankovic3
1IMC Affidea, Banja Luka, Republic of Srpska, Bosnia and Herzegovina; Faculty of Medicine, University of Banja Luka, Republic of Srpska, Bosnia and Herzegovina.
Clinical oncology (Royal College of Radiologists (Great Britain))
|April 7, 2024
概括
响应表面方法 (RSM) 和人工神经网络 (ANN) 模型优化了前列腺癌的高剂量率支臂治疗 (HDR-BT). 在低风险和高风险患者中,最佳时间表最大限度地提高了无生物化学物质生存率 (BFS).
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医学物理 医学物理
- 辐射疗法 辐射疗法
背景情况:
- 间歇性高剂量率支臂治疗 (HDR-BT) 是局部性前列腺癌的关键治疗方法.
- 优化HDR-BT需要仔细考虑剂量,分量和整体治疗时间.
- 患者风险分层对于定制有效的治疗方案至关重要.
研究的目的:
- 用响应表面方法 (RSM) 和人工神经网络 (ANN) 模型优化前列腺癌HDR-BT治疗方案变量.
- 确定最大限度地提高无生化生存率 (BFS) 的治疗参数.
- 为了比较RSM和ANN在优化HDR-BT协议中的有效性.
主要方法:
- 一项对31项涉及5651名前列腺癌患者 (低风险,中等风险和高风险) 的研究的元分析.
- 生物有效剂量 (BEDef) 的计算基于每小部分的剂量和治疗计划.
- 应用RSM和ANN模型以优化BEDef和患者风险水平以获得最大BFS.
主要成果:
- 低风险患者的最佳时间表:26 Gy分为1天的2个部分 (BEDef = 251 Gy),达到97%的BFS.
- 中等/高风险患者的最佳方案:在2天内分4个小部分38 Gy (BEDef = 279 Gy),达到94%的BFS (中等) 和90%的BFS (高).
- RSM和ANN模型产生了高度一致的最佳治疗参数.
结论:
- RSM和ANN模型有效地确定前列腺癌的最佳HDR-BT参数.
- 这些模型为最佳治疗方案提供了可行的选择,提高了患者的治疗结果.
- 优化的HDR-BT协议可以在不同的风险群体中显著改善BFS.
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