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Ejemplo de datos de sobrevivencia

Descripción

Un ejemplo de datos de sobre-vivencia representa la siguiente tabla de dosis en Gray y tasa de sobre-vivencia de células:

Dosis [Gy] | Sobrevivientes
---------------|:------------------:
0 | 1.00000
1 | 0.90937
2 | 0.78820
3 | 0.65116
4 | 0.51273
5 | 0.38481
6 | 0.27527
7 | 0.18768
8 | 0.12197
9 | 0.07555
10 | 0.04460

ID:(7401, 0)


Fracción de células que sobrevive

Descripción

Si se gráfica la fracción de células que sobrevive en función de la dosis aplicada se obtiene una curva del tipo:


ID:(2709, 0)


Modelo Lineal Cuadrático (L-Q)

Descripción

Si se gráfica la fracción de células que sobreviven con escala logarítmica se obtiene una gráfica de la forma



en donde se reconoce la forma de una "parábola negativa".

En otras palabras la fracción de sobre-vivencia se puede expresar mediante una función exponencial en que su exponente es un polinomio de segundo orden de la dosis.

$SF=e^{polinomio,en,la,dosis}$

Sin embargo, como en el caso de dosis nula la tasa de sobre-vivencia debe ser igual a 1.0, se tiene para dosis nula el polinomio debe ser nulo. Por ello el polinomio no tiene un factor constante, solo un factor lineal y otro cuadrático en la dosis. Por ello el modelo que se emplea se denomina el modelo lineal cuadrático o por sus ciclas en ingles, el modelo LQ (linear-quadratic).

ID:(1977, 0)


Calculo de los factores $\alpha$ y $\beta$

Descripción

Los factores \alpha y \beta se pueden calcular tomando los logaritmos naturales de las tasas de sobre-vivencia y sus respectivas dosis y realizando un regresión para una parábola que pasa por el origen (0,0):

ID:(7384, 0)


Diferencia del factor $\alpha$ y $\beta$ con el tejido

Descripción

Si se gráfica la tasa de sobre-vivencia para tejidos de distintos órganos se observa que existen distintos niveles de radio-sensibilidad o radio-resistencia:

ID:(2707, 0)


Simulador modelo L-Q y BED

Descripción

El siguiente simulador permite estudiar:

- las curvas L-Q para duplas de tejidos con distintas radiosensibilidades
- el efecto de fraccionar dosis sobre la dosis biologicamente equivalente

ID:(8745, 0)


Factor $\alpha/\beta$

Descripción

El factor \alpha corresponde a la pendiente inicial mientras que el factor \beta domina para dosis mayores.
Por ello tejidos con una relación \alpha/\beta grande (\alpha/\beta entre 5 y 20) tienden a decrecer a baja dosis más pero luego menos que relaciones pequeñas (\alpha/\beta entre 1 y 5):



Por ello se habla de que tejidos con gran \alpha/\beta son radio-resistentes y con menor \alpha/\beta que son radio-sensibles.

ID:(2706, 0)


Modelo Lineal Cuadratico (L-Q)

Descripción

Variables

Símbolo
Texto
Variable
Valor
Unidades
Calcule
Valor MKS
Unidades MKS
$d$
d
Dosis en un sección
$D$
D
Dosis total tras $n$ sección
$\alpha$
alpha
Factor Alfa
$\beta$
beta
Factor Beta
$n$
n
Numero de Tratamientos
-

Cálculos


Primero, seleccione la ecuación:   a ,  luego, seleccione la variable:   a 

Símbolo
Ecuación
Resuelto
Traducido

Cálculos

Símbolo
Ecuación
Resuelto
Traducido

 Variable   Dado   Calcule   Objetivo :   Ecuación   A utilizar



Ecuaciones


Ejemplos

Un ejemplo de datos de sobre-vivencia representa la siguiente tabla de dosis en Gray y tasa de sobre-vivencia de c lulas:

Dosis [Gy] | Sobrevivientes
---------------|:------------------:
0 | 1.00000
1 | 0.90937
2 | 0.78820
3 | 0.65116
4 | 0.51273
5 | 0.38481
6 | 0.27527
7 | 0.18768
8 | 0.12197
9 | 0.07555
10 | 0.04460

(ID 7401)

Si se gr fica la fracci n de c lulas que sobrevive en funci n de la dosis aplicada se obtiene una curva del tipo:


(ID 2709)

Si se gr fica la fracci n de c lulas que sobreviven con escala logar tmica se obtiene una gr fica de la forma



en donde se reconoce la forma de una "par bola negativa".

En otras palabras la fracci n de sobre-vivencia se puede expresar mediante una funci n exponencial en que su exponente es un polinomio de segundo orden de la dosis.

$SF=e^{polinomio,en,la,dosis}$

Sin embargo, como en el caso de dosis nula la tasa de sobre-vivencia debe ser igual a 1.0, se tiene para dosis nula el polinomio debe ser nulo. Por ello el polinomio no tiene un factor constante, solo un factor lineal y otro cuadr tico en la dosis. Por ello el modelo que se emplea se denomina el modelo lineal cuadr tico o por sus ciclas en ingles, el modelo LQ (linear-quadratic).

(ID 1977)

Dado que la tasa de sobre-vivencia SF o la probabilidad de sobre-vivencia es igual la exponencial de un polinomio en la dosis d que solo tiene un termino lineal y uno cuadr tico se puede definir

$SF=e^{-\alpha d-\beta d^2}$



donde \alpha y \beta son las constantes de este.

(ID 1494)

Los factores \alpha y \beta se pueden calcular tomando los logaritmos naturales de las tasas de sobre-vivencia y sus respectivas dosis y realizando un regresi n para una par bola que pasa por el origen (0,0):

(ID 7384)

Si se gr fica la tasa de sobre-vivencia para tejidos de distintos rganos se observa que existen distintos niveles de radio-sensibilidad o radio-resistencia:

(ID 2707)

El siguiente simulador permite estudiar:

- las curvas L-Q para duplas de tejidos con distintas radiosensibilidades
- el efecto de fraccionar dosis sobre la dosis biologicamente equivalente

(ID 8745)

El factor \alpha corresponde a la pendiente inicial mientras que el factor \beta domina para dosis mayores.
Por ello tejidos con una relaci n \alpha/\beta grande (\alpha/\beta entre 5 y 20) tienden a decrecer a baja dosis m s pero luego menos que relaciones peque as (\alpha/\beta entre 1 y 5):



Por ello se habla de que tejidos con gran \alpha/\beta son radio-resistentes y con menor \alpha/\beta que son radio-sensibles.

(ID 2706)

Ademas podemos definir una 'dosis total' D simplemente multiplicando el numero de veces que tratamos al paciente n con la dosis de cada tratamiento d o sea

$D=nd$


(ID 4022)

La fracci n de c lulas que sobrevive SF tras una secci n es

$SF=e^{-\alpha d-\beta d^2}$



Si se irradia n veces y se supone que las c lulas no se reproducen se tiene que la tasa de sobre-vivencia debe ser SF elevado a n

SF^n=\left(e^{-\alpha d-\beta d^2}\right)^n=e^{-\alpha nd-\beta nd^2}

o

$SF_n=e^{-\alpha nd-\beta nd^2}$


(ID 4023)


ID:(736, 0)