MIRD Pamphlet No. 31: MIRDcell V4—Artificial Intelligence Tools to Formulate Optimized Radiopharmaceutical Cocktails for Therapy

人工智能 计算机科学 医学物理学 核医学 医学
作者
Sumudu Katugampola,Jianchao Wang,Roger W. Howell
出处
期刊:The Journal of Nuclear Medicine [Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging]
卷期号:: jnumed.123.267238-jnumed.123.267238
标识
DOI:10.2967/jnumed.123.267238
摘要

Radiopharmaceutical cocktails have been developed over the years to treat cancer. Cocktails of agents are attractive because 1 radiopharmaceutical is unlikely to have the desired therapeutic effect because of nonuniform uptake by the targeted cells. Therefore, multiple radiopharmaceuticals targeting different receptors on a cell is warranted. However, past implementations in vivo have not met with convincing results because of the absence of optimization strategies. Here we present artificial intelligence (AI) tools housed in a new version of our software platform, MIRDcell V4, that optimize a cocktail of radiopharmaceuticals by minimizing the total disintegrations needed to achieve a given surviving fraction (SF) of tumor cells.
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