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用于精准医疗和预测性细胞存活结果的多尺度数字孪生.pdf

上传人: a****d 编号:402750 2025-01-10 19页 2.70MB

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标记的内容中,介绍了ORNL(橡树岭国家实验室)的研究团队在多尺度数字双胞胎技术方面的最新进展。研究旨在通过结合多模态数据,实现对个体化癌症治疗结果的高性能计算预测。核心数据包括:BMI值不同的三个虚拟XCAT患者生成的合成CT扫描,以及用于预测细胞生存和双链断裂的放射性治疗模型。研究强调了通过高性能计算和人工智能方法加速模拟的必要性,并展示了与真实人类相似的虚拟人类人口在癌症治疗中的潜力。此外,研究得到了美国能源部BER和ORNL的LDTD项目的支持。关键点包括:1)利用多尺度计算环境整合多模态数据;2)构建个性化癌症治疗预测工具;3)通过合成数据和虚拟患者模型优化临床前研究;4)加速模拟的高性能计算方法;5)整合数字双胞胎系统以评估复合效应;6)在药物发现和化疗治疗中发现新途径。
"如何通过数字双胞胎预测个性化癌症治疗结果?" "数字双胞胎如何助力多尺度生物医学研究?" "个性化医疗时代,数字双胞胎技术将如何影响临床决策?"
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