Optimizing the future: how mathematical models inform treatment schedules for cancer.
Optimizing the future: how mathematical models inform treatment schedules for cancer.
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DOI：
10.1016/j.trecan.2022.02.005
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发表时间：
2022-06
期刊：
影响因子：
18.4
通讯作者：
Xavier JB
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mathur D;Barnett E;Scher HI;Xavier JB
几十年来，数学模型影响了我们如何安排化疗。最近，数学模型利用生态学、进化论和博弈论的经验教训来预测最佳治疗方案，通常是以个性化医疗的方式。在这里，我们讨论了既定的和新兴的治疗策略，偏离典型的标准治疗方案，以及数学模型如何有助于设计这样的时间表。我们首先检查单一疗法的调度选项，并审查各种治疗计划的优点和缺点。然后，我们考虑调度多种治疗的挑战，并审查各种冲突的治疗方案的数学和临床支持。最后，我们提出了数学和临床知识的一致性如何才能最好地确定患者的最佳治疗方案。
For decades, mathematical models have influenced how we schedule chemotherapeutics. More recently, mathematical models have leveraged lessons from ecology, evolution, and game theory to advance predictions of optimal treatment schedules, often in a personalized-medicine manner. Here, we discuss both established and emerging therapeutic strategies that deviate from canonical standard-of-care regimens, and how mathematical models have contributed to the design of such schedules. We first examine scheduling options for single therapies and review advantages and disadvantages of various treatment plans. We then consider the challenge of scheduling multiple therapies, and review the mathematical and clinical support for various conflicting treatment schedules. Finally, we propose how a consilience of mathematical and clinical knowledge can best determine the optimal treatment schedules for patients.
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影响因子：
17.1
作者：
Chmielecki J;Foo J;Oxnard GR;Hutchinson K;Ohashi K;Somwar R;Wang L;Amato KR;Arcila M;Sos ML;Socci ND;Viale A;de Stanchina E;Ginsberg MS;Thomas RK;Kris MG;Inoue A;Ladanyi M;Miller VA;Michor F;Pao W
通讯作者：
Pao W
影响因子：
3.8
作者：
Elharrar X;Barbolosi D;Ciccolini J;Meille C;Faivre C;Lacarelle B;André N;Barlesi F
通讯作者：
Barlesi F
影响因子：
3.8
作者：
Beil, DR;Wein, LM
通讯作者：
Wein, LM
影响因子：
18.4
作者：
Andre, Nicolas;Tsai, Kelvin;Pasquier, Eddy
通讯作者：
Pasquier, Eddy
影响因子：
4.2
作者：
Alfonso, Juan Carlos Lopez;Poleszczuk, Jan;Enderling, Heiko
通讯作者：
Enderling, Heiko