Longitudinal Spatial-Nonspatial Decision Support for Competing Outcomes in Head and Neck Cancer Therapy

头颈癌治疗竞争结果的纵向空间-非空间决策支持

基本信息

  • 批准号:
    10359180
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 53.86万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-03-01 至 2026-02-28
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Cancers that depend on the spatial location of the disease affect all ethnicities and age groups, accounting for significant mortality and therapy-related side effects. In one instance, over 50,000 new cases of head and neck squamous carcinomas are diagnosed each year in the United States, leading to large, rich repositories of patient data. For each of these cases, oncologists need to anticipate survival, oncologic, and toxicity outcomes associated with treatment strategies in order to select a treatment which balances efficacy and toxicity. However, despite the wealth of data available, in the clinic decision support for cancer treatment is rudimentary and incorporates only a handful of patient characteristics, largely due to a lack of computational methodology and tools. We propose to construct a novel statistical and computational methodology for longitudinal and personalized treatment decisions over time, with specific application to head and neck cancer therapy planning. Simultaneous incorporation of complex factors---such as radiation dose location with respect to radiosensitive organs or patient reported side effects affecting quality of life---into treatment decisions over the course of cancer therapy requires the development of novel methodology. This methodology is revolutionary in that it is the first in the field to include both imaging and nonimaging data, while taking into account large-scale biological and clinical correlates. The approach is innovative through its leverage of big data repositories and through its unique blend of computational modeling principles from bioengineering and computer science. These methods allow us to incorporate diverse data types and model competing outcomes. From a clinical perspective, this integrative approach is novel in the field of cancer therapy. The resulting clinical decision support methodology will mark a significant advance in biomedical computing because it will be able to identify, for the first time, actionable timepoints for therapy and toxicity modification, based on a patient’s characteristics and quality of life indicators. The empirically-derived treatment decision support methodology developed in this project has the potential to directly improve the standard of care and the quality of life of surviving patients with a grave, often fatal and debilitating illness.
取决于疾病的空间位置的癌症影响所有种族和年龄组, 在一个例子中,导致了超过 50,000 例死亡和与治疗相关的副作用。 美国每年都会诊断出新的头颈鳞状癌病例 对于每个病例,肿瘤学家都建立了庞大而丰富的患者数据存储库。 需要预测与治疗相关的生存、肿瘤和毒性结果 策略以选择平衡疗效和毒性的治疗方法。 现有的大量数据,在临床上对癌症治疗的决策支持还很初级 并且仅包含少数患者特征,这主要是由于缺乏计算能力 方法论和工具。 我们建议构建一种新颖的统计和计算方法,用于纵向和 随着时间的推移,个性化的治疗决策,特别适用于头颈癌 同时纳入复杂因素——例如辐射剂量。 相对于放射敏感器官的位置或患者报告的影响质量的副作用 生命——癌症治疗过程中的治疗决策需要发展 这种方法是革命性的,因为它是该领域第一个包含在内的方法。 影像和非影像数据,同时考虑大规模的生物和临床数据 该方法通过利用大数据存储库和相关性而具有创新性。 生物工程和计算机计算建模原理的独特融合 这些方法使我们能够整合不同的数据类型和模型竞争。 结果。 从临床角度来看,这种综合方法在癌症治疗领域是新颖的。 由此产生的临床决策支持方法将标志着生物医学的重大进步 计算,因为它将能够首次确定可行的治疗时间点 根据患者的特征和生活质量指标进行毒性修改。 该项目中开发的基于经验的治疗决策支持方法具有 有可能直接提高幸存患者的护理标准和生活质量 一种严重的、常常致命且使人衰弱的疾病。

项目成果

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  • 资助金额:
    $ 53.86万
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