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我们如何预测气候迁移？预测模型的评论
放射疗法是恶性肿瘤的一种重要治疗方法。今天人们普遍相信放疗不仅被用作局部肿瘤治疗方法，而且可以通过影响肿瘤微环境来诱导全身性抗肿瘤反应，而且其效率受到肿瘤免疫抑制微环境的限制。随着技术的发展，免疫疗法已经进入了快速发育的黄金时代，逐渐占据了临床肿瘤治疗中的一席之地。 调节性T细胞（Tregs）在肿瘤微环境中广泛分布，在介导肿瘤发育中起重要作用。 本文分析了免疫疗法，Tregs，肿瘤和放射疗法之间的相互作用。 它布里特（Brie）引入了针对Treg的免疫疗法，旨在为放射疗法提供新的策略与免疫疗法相结合。随着技术的发展，免疫疗法已经进入了快速发育的黄金时代，逐渐占据了临床肿瘤治疗中的一席之地。调节性T细胞（Tregs）在肿瘤微环境中广泛分布，在介导肿瘤发育中起重要作用。本文分析了免疫疗法，Tregs，肿瘤和放射疗法之间的相互作用。它布里特（Brie）引入了针对Treg的免疫疗法，旨在为放射疗法提供新的策略与免疫疗法相结合。
放射治疗和肿瘤学 - Lirias - 鲁汶天主教大学
人工智能 (AI) 目前正在被引入到不同的领域，包括医学。具体来说，在放射肿瘤学中，机器学习模型可以实现工作流程的自动化和优化。缺乏对这些 AI 模型的了解和解释可能会阻碍其在临床实践中的广泛和全面部署。为了促进 AI 模型在放射治疗工作流程中的整合，提出了关于 AI 模型实施和质量保证 (QA) 的普遍适用建议。对于放射治疗中常用的应用，例如自动分割、自动治疗计划和合成计算机断层扫描 (sCT)，深入讨论了基本概念。重点放在临床实践中有条不紊地引入所需的 AI 模型的调试、实施和针对具体案例和常规 QA。2020 作者。由 Elsevier B.V. 出版。放射治疗和肿瘤学 153 (2020) 55–66 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。
放射治疗人工智能发展的标准化
人工智能 (AI) 工具的应用最近在医学成像和放射治疗领域引起了人们的兴趣。尽管过去几年在这些领域发表了许多论文，但由于缺乏可用于验证所开发工具性能的标准化协议，对所提出的 AI 方法的临床评估受到限制。此外，每个利益相关者都使用自己的方法、工具和评估标准。不同利益相关者之间的沟通有限或缺失，这使得不同诊所之间很难轻松交换模型。这些问题不仅限于放射治疗，而是存在于每个 AI 应用领域。为了解决这些问题，已经开发了机器学习画布、数据表数据集和模型卡等方法。它们旨在提供有关 AI 解决方案的整个创建流程、用于开发 AI 的数据集及其偏见的信息，以及促进不同利益相关者之间更轻松地协作/沟通并促进 AI 的临床引入。这项工作介绍了这 3 个开源解决方案的概念，包括作者将它们应用于放射治疗 AI 应用的经验。 Semin Radiat Oncol 32:415 − 420 2022 作者。 由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（ http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ ）
放射治疗和靶向治疗——文献综述
简介放射治疗 (RT) 是癌症患者的重要治疗方式。大约 50% 的癌症患者在患病期间接受 RT [1]。RT 的机制基于电离辐射与物质（生物材料 - 身体组织）的相互作用。这种相互作用的结果是电离辐射在其穿过的组织细胞中沉积能量。RT 的一个重要生物学结果是 DNA 损伤，它可能直接通过组成 DNA 分子的电离原子引起，也可能间接通过产生自由基引起。这些过程会导致 DNA 双链或单链断裂，从而导致细胞死亡和有丝分裂失败。因此，电离辐射会引起 DNA 损伤并扰乱细胞周期进程，从而阻碍细胞分裂和阻止增殖 [2–6]。
放射学、诊断成像和放射治疗学位...
综合课程：生命系统的生物和生化基础 SSD：BIO/13、MED/36、BIO/10、BIO/12、MED/03、MED/07 CFU：9 协调员：Blasco Morozzo Della Rocca 教授 电子邮件：BLASCO.MOROZZODELLAROCCA@UNICAMILLUS.ORG模块：应用生物学 SSD：BIO 13 CFU：2 教授：Roberta Nardacci 电子邮件：roberta.nardacci@unicamillus.org 模块：放射学 SSD：MED/36 CFU：1 教授：Simone Altobelli 电子邮件：simone.altobelli@unicamillus.org 模块：生物化学 SSD：BIO/10 CFU：2 教授：Giacomo Lazzarino 电子邮件： giacomo.lazzarino@unicamillus.org 模块：临床生物化学和分子生物学 SSD：BIO/12 CFU：2 教授：Blasco Morozzo Della Rocca 电子邮件：blasco.morozzo.della.rocca@unicamillus.org 模块：遗传学 SSD：MED/03 CFU：1 教授：Maria Rosaria D'Apice 电子邮件：maria.rosaria.dapice@unicamillus.org 模块：微生物学 SSD：MED/07 CFU：1 教授：Daniele Armenia 电子邮件：daniele.armenia@unicamillus.org 先决条件 虽然没有先决条件，但需要具备细胞生物学和化学的基本知识。
前列腺癌的放射治疗策略...
3 方法 7 3.1 患者数据. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... ................................................................................................................................................. 16 3.4 剂量评估....................................................................................................................................................................... 19
放射治疗和靶向治疗——文献综述
简介放射治疗 (RT) 是癌症患者的重要治疗方式。大约 50% 的癌症患者在患病期间接受 RT [1]。RT 的机制基于电离辐射与物质（生物材料 - 身体组织）的相互作用。这种相互作用的结果是电离辐射在其穿过的组织细胞中沉积能量。RT 的一个重要生物学结果是 DNA 损伤，它可能直接通过组成 DNA 分子的电离原子引起，也可能间接通过产生自由基引起。这些过程会导致 DNA 双链或单链断裂，从而导致细胞死亡和有丝分裂失败。因此，电离辐射会引起 DNA 损伤并扰乱细胞周期进程，从而阻碍细胞分裂和阻止增殖 [2–6]。
质子与光子辅助放疗
客观的脊架是颅底的罕见肿瘤，脊柱被认为是由胚胎脊索的遗迹产生的。这些肿瘤是局部攻击性的，并且在切除和辅助放疗后经常复发。质子疗法已被引入了组织的选择，因为与传统的光子放射疗法相比，质子梁技术提供的精确度更高。这项研究旨在通过应用基于树的机器学习模型来比较接受质子的合唱患者与光子放射疗法的复发。审查了梅奥诊所的所有切除术后辅助质子或光子放射疗法的患者的临床记录。提取了患者人口统计学，手术类型和放射疗法，肿瘤复发和其他变量。决策树分类器经过训练和测试，以根据看不见的数据使用80/20拆分来预测长期复发。发现了接受手术的55.2±SD年龄为55.2±13。4年的患者，并确定了治疗脊髓瘤的辅助质子或光子疗法；大多数患者是男性。总体切除术。质子治疗是最常见的辅助放疗（84.9％），其次是常规或外束放射疗法（9.4％）和立体定向放射外科手术（5.7％）。接受质子疗法的患者出现40％的复发性可能性，明显低于接受非普罗顿治疗治疗的患者观察到的88％。对肿瘤切除量和肿瘤位置的逻辑回归分析进行了确认，这表明质子辅助放疗与复发风险降低有关（OR 0.1，95％CI 0.01-0.71; P = 0.047）。决策树算法预测复发，精度为90％（95％CI 55.5％–99.8％），在接受辅助质子疗法的总体切除术的患者中观察到了最低的复发风险（23％）。切除后的结论，与光子疗法相比，辅助质子治疗与脊髓瘤复发的风险较低有关。所描述的机器学习模型能够根据所使用的肿瘤切除和辅助放射疗法的方式来预测肿瘤进展。
肺癌免疫治疗与放射治疗相结合
肺癌仍然是癌症发病率和死亡率的第一大原因，2018年全球估计有200多万新发病例和180万人死亡（1），2018年因肺癌死亡人数接近所有癌症死亡人数的五分之一（1）。肺癌的主要病理类型包括非小细胞肺癌（NSCLC）和小细胞肺癌（SCLC），NSCLC约占所有病例的80%–85%（2）。NSCLC的治疗是分期治疗。对于I期或II期患者，如无禁忌症，应行完整的手术切除。无法切除的患者应考虑化疗，联合/不联合放疗。长期以来，以铂类为基础的化疗一直是转移性NSCLC患者一线治疗的主要选择（3）。自20世纪90年代以来，随着对肺癌驱动基因的认识，靶向治疗[包括但不限于针对表皮生长因子受体（EGFR）突变、KRAS突变、ALK基因重排和ROS1重排的药物]改变了驱动基因突变NSCLC的治疗，显著延长了患者的生存期（4,5）。然而，尽管取得了长足的进步和新药的开发，预计5年总生存率（OS）仍仅为18%（6）。因此，迫切需要开发有效且低毒性的NSCLC治疗方法。
英国世界一流的放射治疗适合患者，......
1.1. 在对英国放射治疗现状进行两次调查 5 之后，2023 年春季，放射治疗跨党派议会咨询小组 (APPG-RT) 呼吁制定新的放射治疗愿景，阐述如何在 2034 年前在英国实现世界一流的放射治疗。由于英格兰没有单独的癌症计划，并且认识到英国四个国家的癌症治疗等待时间都是有史以来最长的，在癌症政策一致性的国际比较中表现不佳 6 （英国各国位于此特定癌症排行榜的底部），以及需要提高癌症生存率，跨党派议员小组认识到长期放射治疗战略规划对提高癌症患者的生存率和生活质量的重要性。