本發(fā)明涉及腫瘤治療，尤其涉及腫瘤微環(huán)境響應(yīng)型放療策略制定方法。

背景技術(shù)：

1、腫瘤的治療一直是醫(yī)學(xué)研究的重點(diǎn)，而放射治療作為一種重要的癌癥治療手段，廣泛應(yīng)用于各種類型的腫瘤，隨著科技的發(fā)展，放療技術(shù)不斷進(jìn)步，精準(zhǔn)度和有效性也隨之提高，然而，腫瘤微環(huán)境的復(fù)雜性以及腫瘤細(xì)胞的異質(zhì)性，使得單一的放療方案往往難以達(dá)到理想的治療效果，因此，亟需根據(jù)腫瘤微環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行個(gè)性化的放療策略制定，以提升治療效果和患者生存質(zhì)量。

2、當(dāng)前的放療方案通常基于靜態(tài)評(píng)估，缺乏對(duì)腫瘤微環(huán)境變化和循環(huán)腫瘤細(xì)胞動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，這導(dǎo)致了對(duì)患者個(gè)體差異的忽視，難以及時(shí)識(shí)別腫瘤對(duì)治療的反應(yīng)，進(jìn)而影響治療效果，此外，現(xiàn)有技術(shù)在關(guān)鍵生物標(biāo)志物的動(dòng)態(tài)評(píng)估和治療方案的優(yōu)化方面也顯得不足，未能有效整合多種生物信號(hào)數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)放療效果的科學(xué)評(píng)估，從而限制了放療的個(gè)性化和精準(zhǔn)性。

3、本發(fā)明旨在提供一種腫瘤微環(huán)境響應(yīng)型放療策略制定方法，可以精確識(shí)別影響放療效果的關(guān)鍵因子，并根據(jù)患者的具體情況動(dòng)態(tài)優(yōu)化治療方案，從而提高放療的有效性，減少對(duì)健康組織的損傷，顯著提升患者的生存率和生活質(zhì)量。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了腫瘤微環(huán)境響應(yīng)型放療策略制定方法。

2、腫瘤微環(huán)境響應(yīng)型放療策略制定方法，包括以下步驟：

3、s1，腫瘤微環(huán)境動(dòng)態(tài)相互作用分析：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估腫瘤微環(huán)境中細(xì)胞間的信號(hào)傳遞與相互作用，識(shí)別影響放療效果的關(guān)鍵因子，包括細(xì)胞因子、免疫細(xì)胞和腫瘤相關(guān)成纖維細(xì)胞的相互作用，具體包括：

4、s11，信號(hào)傳遞網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：通過收集腫瘤微環(huán)境中相關(guān)細(xì)胞因子的表達(dá)數(shù)據(jù)，構(gòu)建細(xì)胞間信號(hào)傳遞網(wǎng)絡(luò)，明確不同細(xì)胞類型之間的交互關(guān)系，揭示信號(hào)傳遞的路徑和強(qiáng)度；

5、s12，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)實(shí)施：利用生物傳感器和成像技術(shù)，跟蹤腫瘤微環(huán)境中細(xì)胞間的交互作用變化，包括免疫細(xì)胞的活化狀態(tài)和腫瘤相關(guān)成纖維細(xì)胞的反應(yīng)；

6、s13，關(guān)鍵因子識(shí)別與分析：識(shí)別在信號(hào)傳遞網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵因子，分析其在放療前后對(duì)腫瘤細(xì)胞生存、增殖和遷移的影響；

7、s2，循環(huán)腫瘤細(xì)胞(ctc)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：通過分析循環(huán)腫瘤細(xì)胞的數(shù)量、表型和基因特征，評(píng)估其在放療過程中的變化；

8、s3，自適應(yīng)放療策略調(diào)整：基于腫瘤微環(huán)境動(dòng)態(tài)相互作用分析和循環(huán)腫瘤細(xì)胞(ctc)監(jiān)測(cè)的結(jié)果，實(shí)時(shí)調(diào)整放療方案，包括劑量、照射時(shí)間和頻率；

9、s4，反饋機(jī)制與預(yù)后評(píng)估：建立反饋機(jī)制，通過監(jiān)測(cè)腫瘤微環(huán)境和循環(huán)腫瘤細(xì)胞(ctc)變化，定期評(píng)估治療效果，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)治療方案進(jìn)行優(yōu)化。

10、可選的，所述s11中的信號(hào)傳遞網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建包括：

11、s111，數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集腫瘤微環(huán)境中細(xì)胞因子的表達(dá)數(shù)據(jù)，包括濃度、時(shí)間序列和相關(guān)細(xì)胞類型，并對(duì)表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

12、s112，相關(guān)性分析：利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算各細(xì)胞因子之間的相關(guān)性，以識(shí)別潛在的信號(hào)傳遞關(guān)系；

13、s113，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：基于相關(guān)性分析結(jié)果，構(gòu)建細(xì)胞間信號(hào)傳遞網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)代表不同細(xì)胞因子，邊代表其間的交互關(guān)系，邊的權(quán)重根據(jù)相關(guān)性強(qiáng)度確定；

14、s114，路徑與強(qiáng)度分析：應(yīng)用dijkstra算法分析網(wǎng)絡(luò)中的最短路徑和信號(hào)強(qiáng)度。

15、可選的，所述s12中的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)實(shí)施包括：

16、s121，生物傳感器數(shù)據(jù)收集：利用生物傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)腫瘤微環(huán)境中的關(guān)鍵生物信號(hào)，包括細(xì)胞因子濃度、ph值、氧氣水平，并采集免疫細(xì)胞的活化狀態(tài)數(shù)據(jù)(t細(xì)胞的增殖率、細(xì)胞因子釋放情況)和腫瘤相關(guān)成纖維細(xì)胞的反應(yīng)，(基質(zhì)蛋白生成速率)；

17、s122，成像技術(shù)的應(yīng)用：通過動(dòng)態(tài)成像技術(shù)(多光子顯微鏡、磁共振成像)，可視化腫瘤微環(huán)境中的細(xì)胞間交互作用，包括免疫細(xì)胞的遷移、集聚和腫瘤相關(guān)成纖維細(xì)胞的物理變化，生成一系列時(shí)間序列圖像數(shù)據(jù)；

18、s123，數(shù)據(jù)分析：基于收集的生物傳感器數(shù)據(jù)和生成的時(shí)間序列圖像數(shù)據(jù)，應(yīng)用貝葉斯動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，分析不同時(shí)刻下腫瘤微環(huán)境中細(xì)胞間交互作用的變化，構(gòu)建細(xì)胞間交互作用的動(dòng)態(tài)關(guān)系，以捕捉免疫細(xì)胞與腫瘤相關(guān)成纖維細(xì)胞在不同時(shí)間點(diǎn)的交互過程，并預(yù)測(cè)放療前后的動(dòng)態(tài)變化。

19、可選的，所述s123中的貝葉斯動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型包括：

20、s1231，引入時(shí)間依賴性：為了處理腫瘤微環(huán)境的時(shí)間依賴特性，通過加入時(shí)間依賴參數(shù)來描述不同時(shí)刻下的交互變化；

21、s1232，加入外部變量修正：為了適應(yīng)放療前后微環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，引入外部控制變量ut，代表放療條件的變化；

22、s1233，非線性交互項(xiàng)的引入：考慮到腫瘤微環(huán)境中細(xì)胞間的交互作用是非線性的，加入非線性項(xiàng)，通過核函數(shù)進(jìn)行近似；

23、s1234，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)模型權(quán)重：引入時(shí)間相關(guān)的權(quán)重調(diào)整機(jī)制αt，動(dòng)態(tài)適應(yīng)放療過程中腫瘤微環(huán)境的變化；

24、s1235，后驗(yàn)概率的更新：放療前后的微環(huán)境變化通過后驗(yàn)概率進(jìn)行連續(xù)更新。

25、可選的，所述s13中的關(guān)鍵因子識(shí)別與分析包括：

26、s131，信號(hào)傳遞網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)中心性分析：通過計(jì)算信號(hào)傳遞網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)(即細(xì)胞因子或其他生物標(biāo)志物)的中心性來識(shí)別關(guān)鍵因子，具體包括：

27、度中心性：計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度，即與其他節(jié)點(diǎn)連接的數(shù)量；

28、介數(shù)中心性：計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中最短路徑上的次數(shù)；

29、s132，關(guān)鍵因子對(duì)腫瘤細(xì)胞生存與增殖的影響分析：一旦識(shí)別出關(guān)鍵因子，利用線性回歸模型分析關(guān)鍵因子在放療前后對(duì)腫瘤細(xì)胞生存和增殖的影響；

30、s133，關(guān)鍵因子對(duì)腫瘤細(xì)胞遷移的影響分析：對(duì)于腫瘤細(xì)胞遷移的分析，使用多變量回歸模型，分析放療前后關(guān)鍵因子與腫瘤細(xì)胞遷移速率之間的關(guān)系。

31、可選的，所述s2中的循環(huán)腫瘤細(xì)胞(ctc)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)包括：

32、s21，循環(huán)腫瘤細(xì)胞數(shù)量與表型分析：利用液體活檢技術(shù)實(shí)時(shí)檢測(cè)患者血液中的循環(huán)腫瘤細(xì)胞數(shù)量，并通過流式細(xì)胞術(shù)和免疫熒光標(biāo)記法對(duì)循環(huán)腫瘤細(xì)胞的表型進(jìn)行分析，識(shí)別不同類型的循環(huán)腫瘤細(xì)胞(如上皮型、間質(zhì)型等)，通過定期檢測(cè)循環(huán)腫瘤細(xì)胞數(shù)量和表型變化，評(píng)估腫瘤在放療過程中的反應(yīng)情況，并與治療效果進(jìn)行關(guān)聯(lián)；

33、s22，循環(huán)腫瘤細(xì)胞基因特征解析：采用單細(xì)胞基因組測(cè)序技術(shù)對(duì)循環(huán)腫瘤細(xì)胞進(jìn)行基因特征解析，識(shí)別與放療耐藥性相關(guān)的基因突變或表達(dá)變化，判斷腫瘤細(xì)胞在放療過程中產(chǎn)生的基因突變或適應(yīng)性變化。

34、可選的，所述s21中的循環(huán)腫瘤細(xì)胞數(shù)量與表型分析包括：

35、s211，循環(huán)腫瘤細(xì)胞數(shù)量檢測(cè)：使用液體活檢技術(shù)，實(shí)時(shí)收集患者的血液樣本，提取其中的循環(huán)腫瘤細(xì)胞，通過統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算每單位血液中循環(huán)腫瘤細(xì)胞的數(shù)量；

36、s212，循環(huán)腫瘤細(xì)胞表型分析與分類：通過流式細(xì)胞術(shù)和免疫熒光標(biāo)記法，對(duì)檢測(cè)到的循環(huán)腫瘤細(xì)胞進(jìn)行表型分析，識(shí)別不同類型的循環(huán)腫瘤細(xì)胞，包括上皮型和間質(zhì)型細(xì)胞，通過標(biāo)記蛋白(如epcam、vimentin)用于區(qū)分循環(huán)腫瘤細(xì)胞類型，并采用支持向量機(jī)(svm)對(duì)循環(huán)腫瘤細(xì)胞進(jìn)行分類；

37、s213，治療反應(yīng)評(píng)估：通過定期檢測(cè)循環(huán)腫瘤細(xì)胞數(shù)量和表型變化，評(píng)估腫瘤在放療過程中的反應(yīng)，根據(jù)循環(huán)腫瘤細(xì)胞數(shù)量變化的趨勢(shì)以及不同循環(huán)腫瘤細(xì)胞類型的動(dòng)態(tài)變化，利用線性回歸模型評(píng)估放療的治療效果。

38、可選的，所述s22中的循環(huán)腫瘤細(xì)胞基因特征解析包括：

39、s221，單細(xì)胞基因組測(cè)序：通過單細(xì)胞分離技術(shù)對(duì)循環(huán)腫瘤細(xì)胞(ctc)進(jìn)行單細(xì)胞水平的分離，采用單細(xì)胞基因組測(cè)序技術(shù)，全面解析循環(huán)腫瘤細(xì)胞(ctc)的基因特征，獲取基因突變、拷貝數(shù)變化和基因表達(dá)譜；

40、s222，基因突變或表達(dá)識(shí)別：使用隨機(jī)梯度下降回歸(sgd)模型來檢測(cè)基因突變或表達(dá)變化；

41、s223，放療耐藥性評(píng)估：通過識(shí)別出的基因突變或表達(dá)變化，利用邏輯回歸模型預(yù)測(cè)基因突變與放療耐藥性之間的關(guān)聯(lián)，判斷腫瘤細(xì)胞是否在放療過程中產(chǎn)生了耐藥性或適應(yīng)性變化。

42、可選的，所述s3中的自適應(yīng)放療策略調(diào)整包括：

43、s31，根據(jù)免疫細(xì)胞活性調(diào)整放療劑量：當(dāng)免疫細(xì)胞活化增強(qiáng)時(shí)，放療劑量降低，當(dāng)細(xì)胞因子濃度表明腫瘤微環(huán)境中促生長信號(hào)強(qiáng)度達(dá)到強(qiáng)度閾值時(shí)，增加放療劑量；

44、s32，根據(jù)循環(huán)腫瘤細(xì)胞監(jiān)測(cè)結(jié)果調(diào)整照射時(shí)間：當(dāng)循環(huán)腫瘤細(xì)胞數(shù)量減少且表型未發(fā)生預(yù)定范圍的變化時(shí)，維持照射時(shí)間，當(dāng)循環(huán)腫瘤細(xì)胞數(shù)量或表型發(fā)生超出預(yù)定范圍的變化(表明腫瘤細(xì)胞對(duì)放療有適應(yīng)性或耐藥性)時(shí)，延長照射時(shí)間；

45、s33，根據(jù)腫瘤生長速度調(diào)整放療頻率：當(dāng)監(jiān)測(cè)到腫瘤微環(huán)境中的信號(hào)傳遞速率下降至速率閾值以下，循環(huán)腫瘤細(xì)胞產(chǎn)生速率低于規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，降低放療頻率，當(dāng)腫瘤細(xì)胞的生長速度加快，循環(huán)腫瘤細(xì)胞數(shù)量超過規(guī)定的增加幅度時(shí)，提高放療頻率。

46、可選的，所述s4中的反饋機(jī)制與預(yù)后評(píng)估包括：

47、s41，建立反饋機(jī)制：通過定期監(jiān)測(cè)腫瘤微環(huán)境中的細(xì)胞因子濃度、免疫細(xì)胞活性以及循環(huán)腫瘤細(xì)胞(ctc)的數(shù)量和表型變化，建立實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，

48、s42，預(yù)后評(píng)估：基于實(shí)時(shí)反饋機(jī)制監(jiān)測(cè)的細(xì)胞因子濃度、免疫細(xì)胞活性以及循環(huán)腫瘤細(xì)胞(ctc)的數(shù)量和表型變化，通過多元回歸模型預(yù)測(cè)患者的預(yù)后情況；

49、s43，治療方案優(yōu)化：根據(jù)預(yù)后評(píng)估的結(jié)果，利用反饋機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整治療方案，若評(píng)估值低于反應(yīng)閾值，通過增加放療劑量、延長照射時(shí)間或調(diào)整放療頻率優(yōu)化治療方案。

50、本發(fā)明的有益效果：

51、本發(fā)明，通過對(duì)腫瘤微環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估，尤其是細(xì)胞因子、免疫細(xì)胞及腫瘤相關(guān)成纖維細(xì)胞的動(dòng)態(tài)交互分析，能夠在放療過程中實(shí)時(shí)調(diào)整放療方案，包括劑量、照射時(shí)間和頻率，通過信號(hào)傳遞網(wǎng)絡(luò)和關(guān)鍵因子的識(shí)別，結(jié)合ctc動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了放療方案的精確調(diào)控，從而提高了個(gè)性化治療的精準(zhǔn)性和治療效果。

52、本發(fā)明，通過定期監(jiān)測(cè)生物標(biāo)志物如ctc數(shù)量、免疫細(xì)胞活性及細(xì)胞因子濃度，結(jié)合多元回歸模型，能夠定量分析患者對(duì)治療的反應(yīng)，并對(duì)治療方案進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，使得放療方案能夠隨時(shí)根據(jù)患者的反應(yīng)進(jìn)行調(diào)整，有效減少了對(duì)健康組織的損傷，同時(shí)保證腫瘤細(xì)胞的有效控制。

53、本發(fā)明，通過多種生物傳感器和成像技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)時(shí)追蹤腫瘤微環(huán)境的變化，結(jié)合貝葉斯動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型及關(guān)鍵因子的回歸分析，能夠全面預(yù)測(cè)放療前后的腫瘤反應(yīng)及耐藥性發(fā)展，用于不斷優(yōu)化放療方案，從而提高患者的預(yù)后及生存質(zhì)量，顯著提升了個(gè)性化精準(zhǔn)治療的效果。