lyprox

lyprox 무엇인가요?

두경부암의 림프 전이에 대한 자세한 패턴을 표시하고 기본 데이터 세트를 훨씬 자세히 탐색할 수 있는 Django 웹 앱입니다. URL https://lyprox.org에서 호스팅됩니다.

동기 부여

HNSCC는 목의 림프계를 통해 퍼지고 국소 림프절에 전이를 형성합니다. MRI, PET, CT 스캔과 같은 영상 기법을 사용하여 육안으로 전이된 전이를 감지할 수 있습니다. 결과적으로 방사선 요법이 치료의 일부로 선택되면 목표 체적에 포함됩니다. 그러나 현미경 전이는 너무 작아서 현재의 영상 기술로 진단할 수 없습니다.

이러한 미세한 침범을 설명하기 위해 림프계의 일부에 종양 조절을 증가시키기 위해 선택적으로 방사선을 조사하는 경우가 많습니다. 이 선택적 임상 목표량에 어떤 부분이 포함되는지는 현재 지침 ^{1 2 3 4} 에 따라 결정됩니다. 이는 결국 림프절 수준(LNL)당 침범 유병률, 즉 원발 종양 위치에 따라 계층화된 특정 LNL에서 전이로 진단된 환자의 부분에 대한 보고서에서 파생됩니다. 환자의 10~15%가 특정 수준에 관여한 것으로 나타난 경우 선택 목표 용량에 LNL을 포함하는 것이 좋습니다.

그러나 침범의 유병률은 문헌에 보고되었으며 ⁵⁶ , 일반적인 림프 배수 경로는 잘 이해되어 있지만 HNSCC의 상세한 진행 패턴 ^은 정량화되지 않은 상태로 남아 있습니다. 우리는 LNL의 현미경적 침범 위험이 특정 환자의 특정 진단에 크게 좌우되며 따라서 진행 패턴이 더 잘 정량화되면 치료를 개인화할 수 있다고 믿습니다.

우리의 목표

인터페이스를 통해 우리는 추출된 데이터세트에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 주요 목표로 삼고 있습니다. 이를 대화형으로 시각화함으로써 HNSCC의 림프 확산에 관한 가설을 매우 빠르게 테스트하거나 제시할 수 있습니다. 바라건대, 이것이 다른 연구자들이 이러한 가설을 조사하고 비슷한 세부 사항에 대해 더 많은 데이터를 추출하고 공유하도록 동기를 부여할 수 있기를 바랍니다.

이는 결과적으로 우리(또는 실제로 누구든지)가 더 정확하고 정밀한 종양 진행 모델을 구축할 수 있게 해줄 것입니다. 예를 들어 베이지안 네트워크를 사용하여 개인화된 참여 가능성을 예측하는 이전 작업 ^이나 숨겨진 마르코프 모델을 사용하여 이 문제에 대한 최근 출판물과 같이 시간 모델링의 명시적인 방법을 도입했습니다 ⁸ .

림프 진행 패턴의 데이터 세트

이 인터페이스에 시각화된 데이터는 자체적으로 오픈 소스 저장소인 lyDATA에 있습니다.

우리는 또한 Radiotherapy & Oncology ⁹ 에 데이터세트와 인터페이스에 관한 논문을 발표했으며 사전 인쇄본은 medRxiv ¹⁰ 에 나와 있습니다.

개인화된 CTV 정의를 위한 확률 모델

우리는 또한 ^{두 경부암} 의 림프계 전이를 예측할 수 있는 확률 모델을 연구하고 있습니다. 기본 코드는 다른 저장소인 림프에 호스팅됩니다.

기여하는 방법

이 프로젝트에 기여할 수 있는 방법은 두 가지가 있습니다.

1. 귀하가 해당 분야의 임상 연구자이고 귀하의 데이터를 당사와 공유하고 싶다면 이메일([email protected])을 통해 당사에 연락하십시오.
2. 다른 방법은 예를 들어 소프트웨어 개발자인 경우 이 저장소에 기여하는 것입니다. 나는 이 Django 앱의 매우 구체적인 범위로 인해 이것이 다소 가능성이 없다고 생각하지만, 우리는 여전히 어떤 기여라도 환영합니다. 이 경우 소스 코드에 대한 자세한 문서는 GitHub 페이지에서 찾을 수 있습니다.

이 인터페이스를 로컬에서 실행

데이터를 직접 호스팅하거나 업로드를 커밋하지 않고 웹 앱에서 데이터가 어떻게 보이는지 시험해보고 싶다면 다음 지침에 따라 로컬 컴퓨터에서 데이터를 시작하고 실행하세요.

각주

1. Vincent Grégoire 및 기타, 두경부 입체형 방사선 치료에서 림프절 표적 부피의 선택 및 묘사. 수술 경험을 바탕으로 용어 및 절차의 표준화를 위한 제안 , 방사선치료 및 종양학 , vol. 56, pp. 135-150, 2000, doi: https://doi.org/10.1016/S0167-8140(00)00202-4. ↩

2. Vincent Grégoire, A. Eisbruch, M. Hamoir 및 P. Levendag, 결절 양성 및 수술 후 목의 결절 CTV 묘사에 대한 제안 , 방사선 요법 및 종양학 , vol. 79, 아니. 1, pp. 15-20, 2006년 4월, doi: https://doi.org/10.1016/j.radonc.2006.03.009. ↩

3. Vincent Grégoire 등, 두경부 종양의 경부 결절 수준 묘사: 2013년 업데이트. DAHANCA, EORTC, HKNPCSG, NCIC CTG, NCRI, RTOG, TROG 합의 지침 , 방사선 치료 및 종양학 , vol. 110, 아니. 1, pp. 172-181, 2014년 1월, doi: https://doi.org/10.1016/j.radonc.2013.10.010. ↩

4. Julian Biau 등, 최종 두경부 방사선 치료를 위한 림프절 목표량 선택: 2019 업데이트 , 방사선치료 및 종양학 , vol. 134, pp. 1-9, 2019년 5월, doi: https://doi.org/10.1016/j.radonc.2019.01.018. ↩

5. 자틴. P. Shah, FC Candela 및 AK Poddar, 구강 편평암종의 경부 림프절 전이 패턴 , Cancer , vol. 66, 아니. 1, pp. 109-113, 1990, doi: https://doi.org/10.1002/1097-0142(19900701)66:1%3C109::AID-CNCR2820660120%3E3.0.CO;2-A. ↩

6. Laurence Bauwens 등, HPV 양성 및 HPV 음성 구인두 편평 세포 암종에서 경부 림프절 전이의 유병률 및 분포 , 방사선 요법 및 종양학 , vol. 157, pp. 122-129, 2021년 4월, doi: https://doi.org/10.1016/j.radonc.2021.01.028. ↩

7. Bertrand Pouymayou, P. Balermpas, O. Riesterer, M. Guckenberger 및 J. Unkelbach, 두경부암의 개인별 선택적 CTV 정의를 위한 림프 종양 진행의 베이지안 네트워크 모델 , 의학 및 생물학의 물리학 , vol. 64, 아니. 16, p. 165003, 2019년 8월, doi: https://doi.org/10.1088/1361-6560/ab2a18. ↩ ↩ ²

8. Roman Ludwig, B. Pouymayou, P. Balermpas 및 J. Unkelbach, 머리와 목의 림프 종양 진행에 대한 숨겨진 마르코프 모델 , Sci Rep , vol. 11, 아니. 1, p. 12261, 2021년 12월, doi: https://doi.org/10.1038/s41598-021-91544-1. ↩ ↩ ²

9. Roman Ludwig 등, 온라인 인터페이스를 통한 구인두 편평 세포 암종의 림프절 침범에 대한 자세한 환자-개별 보고 , 방사선 치료 및 종양학 , 2022년 2월, doi: https://doi.org/10.1016/j.radonc.2022.01 .035. ↩

10. 로만 루트비히, J.-M. Hoffmann, B. Pouymayou 등, 온라인 인터페이스를 통한 구인두 편평 세포 암종의 림프절 침범에 대한 자세한 환자-개별 보고 , medRxiv , 2021년 12월. doi: https://doi.org/10.1101/2021.12.01.21267001. ↩