Clinically relevant modeling of tumor growth and treatment response.
Clinically relevant modeling of tumor growth and treatment response.
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DOI：
10.1126/scitranslmed.3005686
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发表时间：
2013-05-29
影响因子：
17.1
通讯作者：
Quaranta V
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yankeelov TE;Atuegwu N;Hormuth D;Weis JA;Barnes SL;Miga MI;Rericha EC;Quaranta V
目前肿瘤生长的数学模型在临床应用中受到限制，因为它们需要的输入数据即使在单个时间点上也几乎不可能获得足够的空间分辨率，例如血管化程度、免疫浸润、肿瘤与正常细胞的比例或细胞外基质状态。在这里，我们建议使用新兴的、定量的肿瘤成像方法来初始化新一代的预测模型。在不久的将来，这些模型可以预测临床结果，如对治疗的总体反应和进展时间，这将为指导干预和改善患者护理提供机会。
Current mathematical models of tumor growth are limited in their clinical application because they require input data that are nearly impossible to obtain with sufficient spatial resolution in patients even at a single time point—for example, extent of vascularization, immune infiltrate, ratio of tumor-to-normal cells, or extracellular matrix status. Here we propose the use of emerging, quantitative tumor imaging methods to initialize a new generation of predictive models. In the near future, these models could be able to forecast clinical outputs, such as overall response to treatment and time to progression, which will provide opportunities for guided intervention and improved patient care.
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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：
2
作者：
Cai, Yan;Xu, Shixiong;Long, Quan
通讯作者：
Long, Quan
影响因子：
2.5
作者：
Anderson, AW;Xie, J;Gore, JC
通讯作者：
Gore, JC
影响因子：
11.2
作者：
Anderson, Alexander R. A.;Hassanein, Mohamed;Weaver, Alissa M.
通讯作者：
Weaver, Alissa M.
影响因子：
10.3
作者：
NORTON, L;SIMON, R
通讯作者：
SIMON, R