تعیین دوز بهینه دارو برای کنترل جعیت سلول های سرطانی با لحاظ اثرات زیان بار دارو در بیمار مبتلا به ملانوما با استفاده از روش مسیرهای شایستگی

سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 124

فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JSCIT-10-1_007

تاریخ نمایه سازی: 25 مهر 1403

چکیده مقاله:

هدف اصلی در این مقاله، تعیین میزان بهینه دوز دارو برای کاهش جمعیت سلول های سرطانی در بیماران مبتلا به سرطان ملانوما می باشد. برای این کار از روش مسیرهای شایستگی که یکی از روش های حل مسئله یادگیری تقویتی می باشد، استفاده شده است. این روش مزایای دو روش مرسوم یادگیری تقویتی شامل یادگیری تفاوت گذرا و مونت کارلو را دارا می باشد. از دیگر مزایای این روش می توان به بی نیاز بودن آن به مدل ریاضی اشاره کرد ولی چون امکان پیاده سازی بر روی سیستم واقعی امکان پذیر نبوده است، برای بررسی عملکرد کنترلر پیشنهادی از مدل ریاضی غیرخطی تاخیردار جهت شبیه سازی رفتار محیط استفاده گردیده است. با توجه به بررسی هایی که تاکنون انجام شده است،لازم به ذکر می باشد که بر روی این مدل ریاضی هیچ نوع روش کنترلی پیاده سازی نشده است و این اولین باری می باشد که کنترل جمعیت سلول های سرطانی برای این مدل انجام گرفته است. در کنترل بهینه دوز دارو، میزان دارو می بایست به گونه ای باشد تا از اثرات زیان بار دارو بر روی سلول های سالم تا حد امکان جلوگیری شود. با توجه به نتایج حاصل از شبیه سازی، مشاهده می شود که روش انتخابی توانسته است با تزریق زیر بهینه میزان دوز دارو، جمعیت سلول های سرطانی را کنترل کرده، کاهش داده و به صفر برساند که این امر، در کنار افزایش سلول های ایمنی بدن رخ داده است. در انتها برای نشان دادن مزیت روش انتخابی در افزایش سرعت برای کاهش سلول های سرطانی، این روش با روش الگوریتم یادگیری Q که یکی دیگر از روش های حل مسئله یادگیری تقویتی می باشد و روش کنترل بهینه مقایسه شده است. با اعمال عیب به سنسور سیستم نیز، عملکرد کنترلر پیشنهادی برای کاهش سلول های سرطانی در حضور عیب مورد بررسی قرار گرفت. برای بررسی یکی از مزایای روش یادگیری تقویتی که تطبیق پذیری آن با محیط می باشد، با لحاظ عدم قطعیت در پارامترهای سیستم و شرایط اولیه، کنترل جمعیت سلول های سرطانی در پنج بیمار مبتلا به سرطان ملانوما انجام شده است. همچنین سرعت همگرایی هر دو روش مسیرهای شایستگی و الگوریتم یادگیری Q در کاهش سلول های سرطانی به ازای نرخ های آموزش مختلف مورد بررسی قرار گرفته است.

کلیدواژه ها:

اثرات زیان بار دارو ، الگوریتم یادگیری Q ، کنترل جمعیت سلول های سرطانی ، ملانوما ، یادگیری تقویتی ، مسیرهای شایستگی ، کنترل بهینه

نویسندگان

Elnaz Kalhor

دانشکده برق و مهندسی پزشکی، دانشگاه سجاد، مشهد، ایران

Amin Noori

دانشکده برق و مهندسی پزشکی، دانشگاه سجاد، مشهد، ایران

sara Saboori Rad

دانشکده پوست، دانشگاه علوم پزشکی مشهد، مشهد، ایران

Mohammad Ali Sadrnia

دانشکده مهندسی برق و رباتیک، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • M. Suryapraba, G. Rajanarayanee and P. Kumari, “Analysis of Skin ...
  • S. Mazdeyasna, A. H. Jafari, J. Hadjati, A. Allahverdy, and ...
  • جواد بهار آرا, زهرا طیرانی نجاران, الهه امینی, فرزانه سالک ...
  • X. Wang, S. Lu and J. Guo. “Treatment algorithm of ...
  • Y. Zheng and Y. Jiang, "mTOR inhibitors at a glance", ...
  • U. Sirin, F. Polat and R. Alhajj. “Employing batch reinforcement ...
  • کنترل سلول های سرطانی در بیماران مبتلا به ملانوما با استفاده از الگوریتم ژنتیک و لحاظ اثرات زیانبار دارو [مقاله کنفرانسی]
  • R. Sutton and A. Barto. Reinforcement learning: An introduction, MIT ...
  • A. Noori and M. A. Sadrnia. “Glucose level control using ...
  • M. De Paula, L. O. Ávila and E. C. Martínez. ...
  • G. Czibula, I. M. Bocicor and I. Czibula. “Temporal ordering ...
  • M. Jacobs. “Personalized Anticoagulant Management Using Reinforcement Learning.” Ph. D. ...
  • Padmanabhan, R., Meskin, N., & Haddad, W. M. “Reinforcement learning-based ...
  • A. Noori, M. B. Naghibi Sistani and N. Pariz. “Hepatitis ...
  • B. K. Petersen, J. Yang, W. S. Grathwohl, C.Cockrell, C. ...
  • L. Göllmann and H. Maurer.” Optimal control problems with time ...
  • J. Malinzi, R. Ouifki, A. Eladdadi, D. F. Torres and ...
  • H. Moore. “How to mathematically optimize drug regimens using optimal ...
  • A. M. A. Rocha, M. F. P. Costa and E. ...
  • H. Khaloozadeh, P. Yazdanbakhsh and F. Homaei-Shandiz. “The Optimal Dose ...
  • S. Eikenberry, T. Craig and K. Yang. “Tumor-immune interaction, surgical ...
  • Y. Kogan, A. Zvia and E. Moran. “A mathematical model ...
  • L. G. DePillisZ and A. Radunskaya. “A model of dendritic ...
  • X. Sun, J.Bao and Y. Shao. “Mathematical modeling of therapy-induced ...
  • A. Kłusek, W. Dzwinel and V. Vasilyev. “Supermodeling in simulation ...
  • A. Isabel. “On the geometric modulation of skin lesion growth: ...
  • M. Pennisi. “A mathematical model of immune-system-melanoma competition.” Computational and ...
  • H. Gholizade-Narm and A. Noori. “Control the population of free ...
  • N. A. Alias, Linear Quadratic Regulator (LQR) controller design for ...
  • F. Farivar, M. N. Ahmadabadi. "Continuous reinforcement learning to robust ...
  • M. Jin and J. Lavaei, "Stability-certified reinforcement learning: A control-theoretic ...
  • C. Tessler, Y. Efroni, Y. and S. Mannor, "Action Robust ...
  • F. Berkenkamp, M. Turchetta, A. Schoellig, and A. Krause, "Safe ...
  • J. Morimoto and K. Doya, "Robust reinforcement learning". Neural computation, ...
  • C.Szepesvári, "The asymptotic convergence-rate of Q-learning". In Advances in Neural ...
  • B. Dai, A. Shaw, L. Li, L. Xiao, N. He, ...
  • A. Geramifard, M. Bowling, M. Zinkevich and R. S. Sutton, ...
  • H. Yu, "On convergence of emphatic temporal-difference learning", In Conference ...
  • نمایش کامل مراجع