[論文レビュー] Patient-specific, mechanistic models of tumor growth incorporating artificial intelligence and big data

Guillermo Lorenzo, Syed Rakin Ahmed+6 more|arXiv (Cornell University)|Aug 28, 2023

Mathematical Biology Tumor GrowthMathematics被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、患者固有の機械的腫瘍成長モデルと人工知能（AI）およびビッグデータを統合するハイブリッドフレームワークを提案し、個別化されたがん治療を可能にする。生物学的メカニズムに基づく数学的モデルとAIを組み合わせることで、パラメータ推定、サーモンモデル、およびレディオジェノミクス解析が実現され、予測精度、解釈可能性、臨床的有用性が向上する。同時に、バイアス、再現性、マルチスケールデータ統合といった課題に対処する。

ABSTRACT

Despite the remarkable advances in cancer diagnosis, treatment, and management that have occurred over the past decade, malignant tumors remain a major public health problem. Further progress in combating cancer may be enabled by personalizing the delivery of therapies according to the predicted response for each individual patient. The design of personalized therapies requires patient-specific information integrated into an appropriate mathematical model of tumor response. A fundamental barrier to realizing this paradigm is the current lack of a rigorous, yet practical, mathematical theory of tumor initiation, development, invasion, and response to therapy. In this review, we begin by providing an overview of different approaches to modeling tumor growth and treatment, including mechanistic as well as data-driven models based on ``big data" and artificial intelligence. Next, we present illustrative examples of mathematical models manifesting their utility and discussing the limitations of stand-alone mechanistic and data-driven models. We further discuss the potential of mechanistic models for not only predicting, but also optimizing response to therapy on a patient-specific basis. We then discuss current efforts and future possibilities to integrate mechanistic and data-driven models. We conclude by proposing five fundamental challenges that must be addressed to fully realize personalized care for cancer patients driven by computational models.

研究の動機と目的

• 個別のがん治療への反応をモデル化するための厳密で実用的な数学的理論の欠如に取り組む。
• 解釈不能な特徴を示す単独のデータ駆動型AIモデルの限界を克服する。同様に、患者固有のキャリブレーションが欠如する単独の機械的モデルの限界も克服する。
• 画像診断、ゲノム情報などのマルチスケール臨床データを予測モデルに統合することで、患者固有の治療最適化を実現する。
• 治療後の評価に依存するのを減らし、治療前の段階で個別患者の予後を予測可能にする。
• 転移予測、モデルバイアス、一貫性といった臨床応用における根本的課題を同定し、解決する。

提案手法

• 既知の生物学的メカニズムに基づき、腫瘍成長、新生血管形成、治療反応を記述する常微分方程式（ODE）および偏微分方程式（PDE）の連立系を用いる。
• 特に深層学習を用いて、医用画像のセグメンテーション、レディオジェノミクス分類、医用画像およびオミクスデータからの特徴抽出を実施する。
• 深層学習を用いたサーモンモデルを活用し、計算コストの高い機械的シミュレーションを高速化し、不確実性の定量化と最適化を可能にする。
• 物理に基づいたニューラルネットワーク（PINNs）を用いて、生物学的制約をデータ駆動型モデルに組み込み、一般化性能と解釈可能性を向上させる。
• 最適制御理論を活用し、治療効果、毒性、患者固有の制約をバランスさせた個別化された治療スケジューリングを設計する。
• リアルタイムのデータ統合とモデル更新を活用した、個別患者の経過をシミュレートするデジタルツインフレームワークを構築する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AI駆動のパラメータ同定を用いて、患者固有のデータに適合させる腫瘍成長の機械的モデルのキャリブレーション方法は何か？
• RQ2 特に解釈可能性、バイアス、一般化性能の観点から、がん分野における完全にデータ駆動型のAIモデルの主な限界は何か？
• RQ3 AI強化型の機械的モデルは、患者固有の治療反応および転移予測をどのように改善できるか？
• RQ4 画像診断、ゲノム情報、臨床データなどのマルチスケールデータを、一貫した予測モデリングフレームワークに統合する方法は何か？
• RQ5 臨床意思決定の文脈において、AIインフォームド予測の再現性と信頼性を保証する戦略は何か？

主な発見

• 機械的モデルは、測定可能な生理的プロセスと関連するパラメータを有する、解釈可能で生物学的根拠を持つ腫瘍反応予測を提供する。
• AIモデルは腫瘍セグメンテーション、レディオジェノミクス分類、予後予測の精度を著しく向上させるが、解釈不能性とバイアスのリスクを有する。
• 深層学習を用いたサーモンモデルは、計算コストを数個のオーダーまで削減し、スループットの高いシミュレーションと不確実性の定量化を可能にする。
• 多様で不均一なデータセット、特に患者固有のデータを統合した場合、ハイブリッドAI-機械的モデルは予測の一貫性を向上させ、バイアスを低減する。
• リアルタイムのデータ統合とモデル更新を活用した、機械的モデルに基づくデジタルツインは、動的で個別化された治療計画立案とモニタリングを可能にする。
• 5つの根本的課題が残っている：転移予測、モデルの信頼性と再現性の確保、臨床応用の実用性、マルチスケールデータの統合、AI部品におけるバイアスの低減。