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#trendsincancer #cancer #croissancetumorale #modélisationmathématique Intégration d’une Modélisation Mathématique dans la Feuille de Route d’une Radiothérapie Personnalisée

Publié le 11 juillet 2019 par Tartempion77 @NZarjevski

#trendsincancer #cancer #croissancetumorale #modélisationmathématique Intégration d’une Modélisation Mathématique dans la Feuille de Route d’une Radiothérapie Personnalisée

dx, diagnostic. (A) La dynamique de croissance tumorale au stade de prétraitement est prédictive du volume des tumeurs non traitées qui montrent une réponse malgré l’observation d’une maladie en progression (PD). (B) L’observation d’une maladie stabilisée (SD) devrait être classée comme une absence de réponse aux traitements si la croissance tumorale était en dormance avant le traitement et qu’aucun changement de volume tumoral n’était prévu sans radiations. (C) Des réponses partielles observées cliniquement peuvent être considérées comme des réponses faibles si la dynamique de croissance tumorale au stade de prétraitement prévoit une réponse complète (CR). 


En pratique actuelle, les protocoles de traitements par radiothérapie sont prescrits sur la base des résultats obtenus dans les essais cliniques de grande ampleur, avec une personnalisation limitée et sans adaptation des doses ou du fractionnement des doses administrées aux données individuelles des patients de réponses aux traitements. La prédiction des réponses tumorales aux radiations et la comparaison des prédictions contre les réponses observées offrent une opportunité pour de nouvelles évaluations de traitements. Ces analyses peuvent mener à une amélioration des résultats obtenus chez les patients, avec de meilleurs rapports thérapeutiques. Nous prévoyons l’intégration de modèles mathématiques en radio-oncologie pour simuler la croissance tumorale chez chaque patient pris individuellement et pour prévoir la réponse aux traitements comme biomarqueurs dynamiques pour une radiothérapie adaptative personnalisée (RT). Heiko Enderling, et al, dans Trends in Cancer, publication en ligne en avant-première, 10 juillet 2019
Source iconographique, légendaire et rédactionnelle : Science Direct / Traduction et adaptation : NZ

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