出國看病 醫學模型基于可信的生物物理機制

測量時間被延長到可觀察到轉移灶的繼續生長。進行了4 000次模擬，臨床檢測的轉移灶百分比是按檢測時間繪制的，并假設檢測極限閾是109個細胞。出國看病機構愛諾美康介紹到，在10-20次總體倍增期間，檢測到的轉移百分比增長相當快。提出另一個用于研究隱性轉移疾病的模型。

根據測量的腫瘤細胞數量，讓f代表在時間t時的轉移大小分布的概率生成函數，用方程式2-1得到下列方程式:N(s；t) =(式2-10)i=0基于這里提供的結果，轉移灶數量至少有3種可能的概率生成函數:①PNB生成函數G);②Poisson分布生成函數M(s) =針對單獨個體內淋巴轉移（假設每個相關淋巴結一個轉移或者無轉移）；③負二項生成函數tfG)=丨p/[l - (1-/))5]，針對種群的淋巴轉移（存在轉移之轉移)。

出國看病機構愛諾美康介紹到，假設所有的轉移都是原發腫瘤擴散的結果，并且每次轉移都與其他轉移相互獨立JV(〇代表轉移中的腫瘤細胞數量,/代表患者轉移灶數量，于是就有了轉移腫瘤細胞的總量rT = N⑴+ …+ Nu、(式2-11)/是個隨機變量，由G〇)、M(s)、/〇) 3個生成函數之一規定。方程式2-10代表同一獨立分布隨機變量的隨機數目的總和。能將生成函數代數化，從而構造一個復合函數G(iV(S))、M(/V(S))和出:/V(s))來求得轉移細胞的總數量。

目前無法在閉型方式下去確定這些相關的概率密度函數，因此這里利用蒙特卡羅模擬法來估算這些數目。圖提供1000個模擬結果用于估計隱性殘余轉移細胞的分布。A和B表示患者淋巴轉移的模擬（沒有轉移之轉移），C、D表示血行轉移， E、 F表示一個種群的淋巴轉移。每例都有一個柱狀圖，其中轉移細胞的數目被分配到等大小的計算區域中，就每例體轉移細胞的數量或者該數量以10為底數的對數而言來指定。

生物學基礎與治療和對數均勻分布假說一致,可以在半對數平面圖上預測均勻分布（B、D、F)。出國看病機構愛諾美康介紹到，事實上，所有的這3個半對數平面圖和正態分布更符合。因此，對數正態分布似乎對于這些案例隱性轉移疾病的負荷更為合適。這個結果一開始就要考慮。模擬將會不得不在較寬范圍的參數間不斷地重復，以確保對數正態分布全面的適用性（在寫這篇文章的時候，該工作還未完成），像這樣的模擬可能用于預測腫瘤治療的結果。

這些模擬能否反映真實情況，在其他生物條件不變的情況下,我們設計很多模擬去仿真那些轉移灶數量和大小的偽變化，所采用的對數大小分布源自不同人類乳腺癌、胃腸道癌、肺癌以及軟組織惡性腫瘤的50個病例樣本超過97000個轉移灶的觀察。淋巴結轉移灶數量模型則源自超過295 000例人喉癌、胃癌、直腸癌、乳腺癌、子宮癌以及黑色素瘤的研究。

此外，血行轉移數量模型源自對不少于3 100只小鼠不同惡性腺瘤、肉瘤、黑色素瘤等47000個以上轉移灶，1 400例患者來自不同頭頸、肺、乳腺、婦科和胃腸道腫瘤，以及黑色素瘤和肉瘤等992 000個轉移灶。

出國看病機構愛諾美康介紹到，有人嘗試放棄數學模型，而只得到曲線擬合的結果，引用一系列其他不同的可利用適合這些數據的模型。然而，所采用的數學模型都是基于可信的生物物理機制，即轉移灶大小分布假定患者轉移灶生長時間服從正態分布，這已被中心極限定理假設的轉移后續步驟總體時間增量的作用所證實。在小轉移的情況下，患者受累淋巴結數量服從Poisson分布也已經通過數理統計而被證實。

針對轉移淋巴結數量的負二項分布對于異種人群和(或）明顯轉移之轉移已經被證明是合理的。伽瑪分布常常用于表示與二項分布的人群異質性。通過描述節點失效頻率的指數混合數的聚斂而得到證明。血行轉移的轉移灶數量則由局部血流異質性調節的Poisson計量統計。

這些模型所用參數的選擇必須與實際觀察相符合。轉移灶數量的均值和方差都在觀察范圍內，如方程式2-7的冪函數指數。然而，在患者中無法使用有關轉移生長動力學的詳細測量值,生長時間被任意分配。因此，更進一步的研究需要不同參數化。不過，這里采用的模型作為第一估算是可信的，而且可被證偽。鑒于目前對轉移機制的理解，這些模擬終被認為是合適的并具有代表性。

出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看病，多一份選擇，多一份希望。