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J-GLOBAL ID：202002230905451396   整理番号：20A2659919

癌モデリング:機構からデータ駆動アプローチまで,および臨床応用への基本的洞察から【JST・京大機械翻訳】

Cancer modeling: From mechanistic to data-driven approaches, and from fundamental insights to clinical applications

著者 (4件)： Bekisz Sophie (Biomechanics Research Unit, GIGA In Silico Medicine, University of Liege, Liege, Belgium) ,  Geris Liesbet (Biomechanics Research Unit, GIGA In Silico Medicine, University of Liege, Liege, Belgium) ,  Geris Liesbet (Biomechanics Section, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  Geris Liesbet (Skeletal Biology & Engineering Research Center, KU Leuven, Leuven, Belgium)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 46  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 癌は世界的に死亡の主要原因の1つである。その理解が連続的に改善されるとしても,この疾患群の複雑性と不均一性は,常に,いくつかの癌症例を硬化性で致死的にする。1つまたは2つの癌性分子種を同時に集束することにより,従来のin vitroおよびin vivoアプローチはこの疾患に関する全体的見解を提供しず,時には癌についての重要な洞察を発生できない。in silico技術は,それらの顕著な統合能力のために腫瘍学分野でますます使用されている。基本的な癌研究において,過去10年間,膨大な数の数学的および計算モデルが実行され,これらの複雑な疾患のより良い理解を可能にし,新しい仮説および予測を生み出し,最も影響のある実験に向けて科学者を指導する。このようなin silicoアプローチの臨床的取り込みはまだ限られているが,いくつかの治療戦略は現在,フェーズIまたはII臨床試験で調査中である。新しい治療アイデアに責任がある以外に,in silicoモデルは臨床試験デザインと患者の層別化の最適化に重要な役割を果たす。本レビューは,それらの固有の特徴に従って,モデルの非網羅的概観を提供する。基本的な癌科学へのin silico寄与を,ガイダンスとして癌の特徴を用いて考察した。続いて,現在進行中の臨床試験の一部である,in silico癌モデルを検討した。前方監視セクションでは,in silicoモデルに関連する適切な調節プロセスの必要性やモデル技術の進歩などの課題を論じた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  層別 ,  *臨床試験 ,  不均一性 ,  治療計画 ,  計算モデル ,  in vitro実験
準シソーラス用語： 腫瘍内科学 ,  in silico ,  *臨床応用 ,  データ駆動 ,  臨床試験設計 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 数学的腫瘍学 ,  In silico法 ,  癌生物学 ,  計算モデル ,  in silico臨床試験

分類 (4件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  基礎腫よう学一般  (GE02010R) ,  腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N) ,  腫ようの治療一般  (GE03031L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 癌 ,  モデリング ,  データ駆動 ,  臨床 ,  応用 ,  洞察