在食道癌患者中,个性化复合剂量测量基于严重辐射诱导淋巴缺血的基于得分的机器学习模型
Yan Chu1, Cong Zhu2, Brian P Hobbs3
1Department of Radiation Physics, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, Texas; School of Biomedical Informatics, The University of Texas Health Science Center, Houston, Texas.
概括
一个新的复合剂量计得分 (CDS) 有效地预测了在接受化学辐射治疗 (CRT) 的食道癌症患者的严重辐射诱导淋巴缺血症 (RIL). 这一分数改善了个性化风险评估,用于治疗规划.
科学领域:
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 医学物理 医学物理
- 免疫学 免疫学 免疫学
背景情况:
- 辐射诱导淋巴缺血症 (RIL) 是放射治疗 (RT) 的常见和严重并发症.
- 预测RIL严重程度对于患者的结果至关重要,但传统的剂量-体积 (DV) 指数由于与RIL的相关性和弱相关性而存在局限性.
- 需要新的剂量计方法来更好地量化免疫器官的辐射剂量.
研究的目的:
- 引入和验证一种新的复合剂量计得分 (CDS) 用于预测4级RIL (G4RIL).
- 在食道癌患者中开发一个改进的G4RIL风险的多变量分类方案.
- 为了评估RIL的剂量依赖性,使用辐射剂量分布的缩缩度量.
主要方法:
- 在接受化疗辐射治疗 (CRT) 的734名食道癌患者中提取了DV指数.
- 利用非负矩阵因子化,从心脏,肺和脏的DV指数创建单个CDS.
- 采用XGBoost和后勤回归,结合CDS,临床因素和相互作用,用于G4RIL预测,具有五倍交叉验证.
主要成果:
- 免疫器官 (心脏,肺,) 的CDS是G4RIL (OR 1.791) 的重要预测因素.
- CDS与G4RIL风险的相关性比单个DV指数更强.
- 使用CDS和临床因素进行个性化G4RIL预测,AUC达到0.78,具有显著的年龄相互作用.
结论:
- CDS是一个有价值的工具,用于预测在接受食道癌CRT的患者免疫毒性风险.
- CDS概念可以应用于其他癌症类型和剂量反应模型,超越传统的DV指数.
- 个性化治疗规划应采用复合剂量计得分,以提高对个体DV指数的准确性.
