【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗放射治疗，尤其涉及基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法。
技术介绍
1、肿瘤放射治疗(放疗)是癌症治疗的主要手段之一，通过高能辐射破坏肿瘤细胞的dna，阻止其增殖和扩散，然而，放疗的效果不仅取决于辐射剂量，还与患者的肿瘤细胞对辐射的敏感性、免疫系统的反应以及正常组织的耐受性密切相关，近年来，随着生物标志物检测技术的发展，生物标志物在评估肿瘤放疗敏感性、个性化剂量优化以及免疫反应监测中的应用得到了广泛关注，基于生物标志物的放疗剂量优化方法为提高放疗效果和减少副作用提供了新的研究方向。
2、尽管生物标志物在肿瘤治疗中的应用日益增多，但现有的放疗剂量优化方法往往过于依赖固定剂量方案，缺乏对个体化生物标志物的动态监测和实时反馈机制，这种方法难以准确预测患者的放疗效果，容易导致放疗剂量不足或过量，影响治疗效果，增加对正常组织的损伤，此外，现有技术在免疫系统的动态调控上存在不足，难以根据患者免疫标志物的变化实时调整放疗剂量，从而限制了个性化治疗的应用效果，放疗过程中缺乏对免疫反应和正常组织损伤的全面监测与调整，导致治疗效果不理想。
3、本专利技术旨在解决现有技术中放疗剂量优化不足的问题，提供一种基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，确保放疗的有效性与安全性，最大限度地减少对健康组织的损害，并通过反馈机制持续优化放疗方案，提升整体治疗效果。
技术实现思路
1、本专利技术提供了基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法。
2、基于生物标志物的肿瘤放疗
3、s1，生物标志物采集：对患者的肿瘤组织和血液样本进行采集，获取与肿瘤放疗效果相关的生物标志物数据，包括dna修复标志物、辐射敏感性标志物；
4、s2，数据预处理：对采集到的生物标志物数据进行预处理，包括数据清理、缺失值处理和数据标准化；
5、s3，初始放疗剂量优化模型构建：基于预处理后的dna修复标志物与辐射敏感性标志物，构建初始放疗剂量优化模型，提供患者个性化的初始放疗剂量推荐；
6、s4，免疫标志物监测与剂量调整：在放疗过程中，实时监测患者的免疫标志物变化，包括免疫细胞活性水平与炎症因子的浓度变化，根据免疫标志物的变化情况，对初始放疗剂量进行动态调整，具体包括：
7、s41，免疫标志物动态监测：在每次放疗期间和放疗后的恢复过程中，定期采集患者的免疫标志物数据，包括免疫细胞的活性水平和炎症因子的浓度；
8、s42，免疫反应评估：通过分析免疫标志物的变化趋势，评估患者免疫系统对放疗的反应；
9、s43，放疗剂量动态调整：根据免疫标志物的变化情况，实时对初始放疗剂量进行动态调整；
10、s5，治疗效果评估：在每次放疗后，通过分析肿瘤缩小情况、免疫系统响应强度以及正常组织的损伤程度，对治疗效果进行全面评估，并根据评估结果，判断当前治疗策略的有效性。
11、可选的，所述s1中的生物标志物采集包括：
12、s11，肿瘤组织样本采集：通过标准化的组织活检技术从患者的肿瘤组织中获取样本；
13、s12，血液样本采集：在无菌条件下，从患者静脉中提取血液样本；
14、s13，dna修复标志物检测：对肿瘤组织样本进行基因表达分析，检测与dna修复相关的标志物，包括p53、atm、brca1的基因表达水平；
15、s14，辐射敏感性标志物检测：通过对肿瘤细胞的放射敏感性分析，评估肿瘤细胞对放疗的反应，检测与辐射敏感性相关的标志物，包括atm、p53、brca1/brca2、egfr、ki-67。
16、可选的，所述s2中的数据预处理包括：
17、s21，数据清理：通过z-score标准化方法对采集到的生物标志物数据进行清理，去除因采样误差、实验误差引入的噪声和异常值；
18、s22，缺失值处理：采用线性插值法对存在的缺失值进行填补；
19、s23，数据标准化：采用min-max标准化方法将数据缩放到0至1的区间。
20、可选的，所述s3中的初始放疗剂量优化模型包括：
21、s31，定义关键标志物节点及依赖关系：在贝叶斯网络中，设定dna修复标志物d和辐射敏感性标志物r作为网络中的节点，共同影响放疗剂量x，构建条件概率分布p(x|d,r)，表示在已知dna修复标志物和辐射敏感性标志物的情况下，估计放疗剂量；
22、s32，计算联合条件概率：采用贝叶斯网络的连锁规则，对联合条件概率进行分解；
23、s33，贝叶斯网络的放疗剂量推荐：基于计算的联合条件概率，求得最优的初始放疗剂量x，通过最大后验估计(map)得到，使得p(x|d,r)最大化；
24、s34，条件概率计算：在实际应用中，dna修复标志物和辐射敏感性标志物的条件概率通过临床数据来估计，即贝叶斯网络中的每个节点根据统计数据拟合得到条件概率分布，设dna修复标志物d和辐射敏感性标志物r服从高斯分布；
25、s35，放疗剂量的初始化：放疗剂量x的初始推荐基于dna修复标志物和辐射敏感性标志物的联合条件概率分布进行计算，得到个性化的剂量推荐，则推荐值为放疗的初始剂量。
26、可选的，所述s41中的免疫标志物动态监测包括：
27、s411，免疫细胞活性监测：在每次放疗期间和放疗后的恢复过程中，定期采集患者的血液样本，检测并分析免疫细胞(cd8+t细胞、nk细胞)的活性水平；
28、s412，炎症因子浓度监测：通过elisa检测技术定期测量炎症因子的浓度，包括il-2、tnf-α。
29、可选的，所述s42中的免疫反应评估包括：
30、s421，免疫标志物变化趋势分析：通过定期监测患者的免疫标志物，记录在放疗期间和恢复期的免疫标志物数据，并通过自回归积分滑动平均模型分析其随时间的变化趋势；
31、s422，免疫反应评估算法：根据免疫标志物的变化趋势，使用指数加权移动平均算法来评估免疫系统的免疫反应得分；
32、s423，免疫系统状态评估：通过分析计算的免疫反应得分，评估患者免疫系统对放疗的反应强度，当免疫系统的反应得分高于设定阈值时，表明患者的免疫系统对放疗的反应有效，反之，当反应得分低于设定阈值时，提示免疫系统反应减弱或放疗耐受性增强。
33、可选的，所述s43中的放疗剂量动态调整包括：
34、s431，放疗剂量调整：根据免疫标志物的动态评估结果，对初始放疗剂量进行实时调整，若免疫反应评估结果显示免疫反应增强，降低放疗剂量，若免疫反应减弱，则提高放疗剂量；
35、s432，剂量反馈与持续优化：将调整后的放疗剂量应用于后续治疗，并根据持续监测的免疫标志物变化进行反馈，持续调整放疗剂量。
36、可选的，所述s5中的治疗效果评估包括：
37、s51，肿瘤缩小情况与免疫系统响应评本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述S1中的生物标志物采集包括：
3.根据权利要求1所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述S2中的数据预处理包括：
4.根据权利要求1所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述S3中的初始放疗剂量优化模型包括：
5.根据权利要求1所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述S41中的免疫标志物动态监测包括：
6.根据权利要求5所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述S42中的免疫反应评估包括：
7.根据权利要求6所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述S43中的放疗剂量动态调整包括：
8.根据权利要求1所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述S5中的治疗效果评估包括：
9.根据权利要求8所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，
10.根据权利要求9所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述S52中的正常组织损伤评估与策略调整包括：
...【技术特征摘要】
1.基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述s1中的生物标志物采集包括：
3.根据权利要求1所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述s2中的数据预处理包括：
4.根据权利要求1所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述s3中的初始放疗剂量优化模型包括：
5.根据权利要求1所述的基于生物标志物的肿瘤放疗剂量优化方法，其特征在于，所述s41中的免疫标志物动态监测包括：
6.根据权利要求5所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘佳，于丹丹，蒋日月，李飞，沈泉，
申请(专利权)人：江苏省人民医院南京医科大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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