去美國看病機構 介紹血流異質性方程式

根據轉移的力學理論，腫瘤轉移的發生與局部血流量成正比。局部器官血流量可以通過靜脈注射放射性微粒來測fi,這些微粒被動地通過靜脈循環到達器官的血管床。去美國看病服務機構愛諾美康介紹到，隨后，取出靶器官并切成大小相等的組織塊，分別測放射量，由此可以確定注射期間的局部血流量。

對于質M為m的組織樣本的血流量相對散布（均值的標準偏差比率）以事實驗證服從這個關系在這里，為參考質量，指數D是空間分形維數。這個冪函數關系已經在心、肺、腦、骨骼和其他器官中得到驗證。方程式可以與平均冪函數<r2= <7/的方差有關，得出6 = 4 - 2。在血流M試驗中，分形維數D的觀察范圍為：1<D <1.5,這與轉移研究中觀察6的范圍1< 6 < 2 相符^。因此，轉移數《的不同可能部分是由于血流異質性的影響所致。

去美國看病服務機構愛諾美康介紹到，局部血流異質性的方程式可以用“指數擴散模型” 的原理模型解釋。這個理論初是用來描述廣義線性模型的誤差分布:。與血流量模型關系特別緊密的是指數擴散模型系列，具有尺度不變性、相加性和可重復性的數學性質，即“Tweedie指數擴散模型”（這是為了紀念第一個描述它們的人）。

Tweedie模型呈現了方差和均值間的有效函數關系。其中，復合PG模型中冪函數指數6被限制在1與2之間。在另種公式中，PG模型有累積fi生成函數。K'(s) = A/c(0){(l +-^)°- l}(式2-3)式中,s是抽象參數，在此基礎上建立生成函數;A是指標參數是標準參數。這個累積函數為：k(6)= (式2W)a V 〇: - 1 /常數〇：和方差均值冪指函數中的指數有關，a = (6- 2)/(6 - 1)概率密度分布函數與方程式—致。依照無窮序列，P、zW，A，o〇,可以表示為：方程式2-3用公式tr2 =針對均值冪指函數生成方差。

從生成函數的代數學上,方程式提示由伽瑪分布產生的復合Poisson分布。這個方程式指定了同分布和獨立分布隨機變tt /V值的總和（卷積）。去美國看病服務機構愛諾美康介紹到，它們要服從伽瑪分布，如/V 就是服從Poisscm分布下的隨機變量。憑借這個我們可以假定:在同等大小的組織樣本中存在著一個局部血液在潛在血管滯留位點流動的隨機變量（Poisson分布）服從伽瑪分布，注人的微球被截留的概率將直接與滯留位點的血流有關:49]。如果要求這個血流被規模不變并遞增，那么這個模型符合方程式。

因此有人提出，轉移數量的概率分布應該受到Poisson分布統計的影響和局部血流隨機變動的調節。閃此，轉移數it的分布可以由PC分布的離散模擬所描述，其中生成函數用均值M來描述負二項式Poisson分布。此負二項式Poisson分布的均值方差關系可以這樣表示：o-2=+M(式2-7),通過真實數據檢驗后,方程式實際上與均值方差冪函數無法區分可以將方程式以泰勒級數展開，累積分布函數通過連續的求和得到累積分布函數認。

這些概率密度和累積分布函數的數字評估可通過利用如MAPLE的系統操作程序來導出（WaterlooMaple Inc., Waterloo, Ontario, Canada)。方程式中的均值方差關系適用于B16鼠黑色素瘤的實驗轉移數據。的確，相對于Poisson、幾何學或者負二項分布有關數據等的均值方差關系，冪函數似乎更支持這些數據。但就其本身而言，均值方差冪函數的合理使用并沒有提供足夠的證據去支持PNB模型。不過，支持這個模型的進一步證據將通過比較經驗累積分布函數（源自這些數據）和理論PNB模型來獲得。

去美國看病服務機構愛諾美康介紹到，在這個轉移模型中，經過靶器官微循環限制位點的總血流fi被假定服從方程式2-3中的PG指數擴散模型49];然后在靶器官中的腫瘤細胞栓和血液流動呈一定比例，在強度與注人腫瘤細胞數S、轉移效率和流經器官的血流fi呈正比的情況下，每個器官的轉移數量是服從Poisson分布的。這些假設看起來很合理。

我們知道血液循環中塑料微球被動運輸和滯留的數量與血流量呈正比，人體尸檢研究已經表明器官轉移的組織分布和血流量有關。視頻顯微研究已經證實,直徑為10?15nm的腫瘤細胞多數就像塑料微球被截留在微循環中一樣，能被滯留在微循環中并終形成轉移灶。而且，局部器官血液流動的PG模型被生理研究所證實，也多次證實它（方程式2-2)顯示的縮放關系。

去美國看病全程服務機構愛諾美康CEO陳博士介紹說：目前我們已經轉診了超過200種類型的癌癥患者，約70%治療方案被改變，很多患者獲得了緩解，因此建議有條件的重大疾病的患者可以考慮出國，多一份選擇，多一份希望。