[论文解读] Mathematical modeling of the treatment response of resection plus combined chemotherapy and different types of radiation therapy in a glioblastoma patient

Farshad Samadifam, Ehsan Ghafourian|arXiv (Cornell University)|Aug 15, 2023

Mathematical Biology Tumor Growth被引用 4

一句话总结

本研究开发了一项数学模型，用于模拟胶质母细胞瘤患者在全切除术后接受同步化疗放疗（替莫唑胺）及辅助化疗后的治疗反应。模型表明，在高放射敏感性条件下，超分割放疗可使生存期延长3个月以上，优于常规放疗，原因在于其更高的总剂量输送；尽管治疗效果显著，但MRI检测阈值仍限制了可见肿瘤的评估。

ABSTRACT

Background: Gliomas are the most common brain tumors, which vary from low to high-grade. Despite the improvements in imaging techniques in the last decade, all parts of the tumor are not visible in these images, due to having a threshold of detection often lower than most of the tumor. Method: We simulated a brain domain to model heterogeneous growth plus gross total resection following concurrent chemo- and radiation therapy and adjuvant chemotherapy using temozolomide for a patient, diagnosed with glioblastoma, for different radiobiological alpha parameter as high, medium, and low sensitivity. The extent of difference in the result of treatment, area of the tumor, and survival time relating to those sensitivity parameters were shown. Moreover, based on the threshold of detection of MRI (T1Gd), the area of the tumor visible to this imaging technique was simulated. Furthermore, the extent of difference in the result of treatment for both conventional and hyperfractionated radiotherapy was investigated. Conclusion: The survival time of patient was increased by 2 months and more than 3 months at the lowest and highest sensitivity of radiation therapy, respectively.The result showed hyperfractionated radiotherapy was more effective than conventional radiotherapy in reducing the concentration of cancerous cells,as hyperfractionated method allows administration of higher total dose.

研究动机与目标

• 模拟接受切除术、同步化疗放疗及辅助替莫唑胺治疗的胶质母细胞瘤患者的治疗反应。
• 评估不同放射生物学α参数（高、中、低敏感性）对肿瘤控制及生存时长的影响。
• 比较常规放疗与超分割放疗在降低残留癌细胞浓度方面的疗效。
• 基于MRI T1Gd对比增强检测阈值，建立可见肿瘤区域的模型。
• 量化影像敏感性对治疗效果感知的影响。

提出的方法

• 在三维脑部区域中模拟了异质性胶质母细胞瘤的生长与切除过程。
• 通过一组偏微分方程对具有时空分辨率的肿瘤细胞动力学进行建模。
• 通过调整α参数模拟不同放射敏感性（高、中、低）的放疗。
• 利用药代动力学和细胞毒性参数，对同步化疗放疗及辅助替莫唑胺进行建模。
• 通过调整分割方式与总剂量，比较低分割与超分割放疗方案。
• 基于最低可检测细胞浓度，应用MRI检测阈值（T1Gd）估算可见肿瘤体积。

实验结果

研究问题

• RQ1 在切除术后接受多模式治疗的胶质母细胞瘤患者中，放射生物学α参数的变化如何影响生存时间和残留肿瘤负荷？
• RQ2 超分割放疗与常规放疗在降低癌细胞浓度方面的相对疗效如何？
• RQ3 MRI T1Gd检测阈值在多大程度上限制了治疗后残留肿瘤的可见性？
• RQ4 切除术、同步化疗放疗与辅助替莫唑胺的联合治疗如何影响长期生存？
• RQ5 数学建模能否预测通过超分割方式输送更高总辐射剂量所带来的生存获益？

主要发现

• 当放疗效果高度有效时（高α参数），生存期比低敏感性情况延长了3个月以上。
• 由于总剂量输送更高，低分割放疗在降低癌细胞浓度方面优于常规放疗。
• 在最低放射敏感性条件下（低α参数），模型预测生存期可延长2个月。
• 基于MRI T1Gd阈值估算的可见肿瘤区域显著小于实际残留肿瘤负荷，表明影像检查存在低估现象。
• 模型表明，通过超分割实现更高的总辐射剂量可改善肿瘤控制，即使在相同分割方案下亦然。
• 治疗反应在很大程度上依赖于放射生物学敏感性，凸显了在建模中考虑患者特异性放射生物学参数的重要性。