神经瘤学中的数字双胞胎:对当前实施,技术策略和临床应用的系统审查
Annie Singh1, Fatima Ahmad Qureshy2, Angelica Kurtz3
1Department of Radiology, Atal Bihari Vajpayee Institute of Medical Sciences, Delhi, India.
Radiology. Imaging cancer
|March 13, 2026
概括
数字双胞胎通过模拟脑瘤生长和治疗反应,显示出个性化神经瘤学的前景. 然而,在复制性和多式联络数据集成方面仍然存在挑战,以实现先进的精准医学.
科学领域:
- 神经瘤学神经瘤学
- 计算建模计算建模
- 数字双胞胎技术是数字双胞胎技术.
背景情况:
- 数字双胞胎 (DTs) 正在成为医疗保健中的强大工具.
- 它们在神经瘤学中的应用正在迅速发展,以实现个性化的患者护理.
- 评估当前的数据技术实施对于推动该领域的发展至关重要.
研究的目的:
- 系统地审查神经瘤学中的数字双胞胎实现.
- 突出临床相关性和技术策略.
- 识别个性化和预测性护理的机会.
主要方法:
- 对PubMed,Scopus和Web of Science数据库进行系统审查.
- 包含关于DT发展或神经瘤学患者特定计算模型的英语原创研究文章.
- 使用PROBAST评估偏差风险和适用性.
主要成果:
- 21篇文章符合资格标准,重点是模拟瘤生长,辐射反应和药物运输的DTs.
- 使用了机械,生物物理,人工智能驱动和混合框架,大多数研究重点是质瘤和MRI数据.
- 虽然预测准确度通常很高,但局限性包括限制实时集成,多模式数据融合和外部验证.
结论:
- 数字双胞胎对推进个性化神经瘤学和优化治疗方法具有重大前景.
- 目前的应用主要使用机械AI方法,在建模瘤行为方面显示出潜力.
- 需要进一步的研究来解决可复制性,多式联络整合和广泛临床采用外部验证的局限性.
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