《“肿瘤孪生”：肿瘤学个性化数字孪生的开源建模平台》

本文介绍了“肿瘤孪生”，一个用于肿瘤学中构建患者特异性数字孪生的开源Python框架。该框架旨在促进肿瘤生长和治疗反应的个性化预测和优化，并克服了现有数字孪生框架在可移植性和可扩展性方面的局限性。“肿瘤孪生”的核心在于其模块化设计和高效的计算能力，这使得研究人员能够快速原型化和测试不同的模型、算法和治疗方案。

“肿瘤孪生”的主要特点和贡献在于：

1、模块化设计:“肿瘤孪生”采用模块化架构，将患者数据、肿瘤生长模型、求解器和优化器等组件清晰地分离，方便用户根据研究需求灵活替换和定制各个模块。这使得研究人员可以轻松地尝试不同的肿瘤生长模型、治疗方案和数值算法，而无需修改框架的核心代码。这种模块化设计极大地提高了框架的可扩展性和灵活性，使其能够适应不同的肿瘤类型、治疗方案和研究目标。

2、患者数据结构:该框架定义了一个适应不同肿瘤类型的患者数据结构，能够有效地整合医学影像数据（例如核磁共振成像）和治疗记录等信息。它支持NIFTI（一种灵活、通用的神经影像数据格式）格式的医学影像数据，并利用Pydantic库（Python 中使用最广泛的数据验证库）进行数据验证，确保数据的完整性和一致性。此外，框架还提供数据可视化功能，方便用户检查和验证输入数据的质量。这部分的设计确保了数据的可靠性和一致性，为后续的模型构建和计算提供了坚实的基础。

3、肿瘤生长模型:“肿瘤孪生”提供了一个基于反应-扩散偏微分方程的肿瘤生长模型，该模型考虑了肿瘤细胞的扩散、逻辑斯蒂增长和化疗/放疗的影响。该模型可以被用户自定义，以适应不同的肿瘤类型和治疗方案。框架也支持用户自行编写新的肿瘤生长模型，只要该模型符合框架定义的接口规范即可。这部分的设计体现了框架的灵活性，允许用户根据实际需求选择或开发合适的模型。

4、高效的数值求解器:该框架集成了torchdiffeq库提供的可微分常微分方程求解器，支持CPU和GPU并行计算，能够高效地进行肿瘤生长模拟和梯度计算。它支持多种求解算法，包括固定步长法和自适应步长法，并能够处理离散事件（例如放疗）。这部分的设计确保了模型计算的高效性，即使面对高维数据也能在合理的时间内完成计算。尤其值得注意的是，它支持伴随方法计算梯度，这在处理高维状态空间时具有显著的内存优势。

5、基于梯度的数值优化器:该框架提供了基于梯度的数值优化器，用于校准模型参数，使其与患者特异性观测数据更好地匹配。它支持多种优化算法，包括PyTorch内置的优化器和Levenberg-Marquardt算法。这部分的设计使得模型能够根据患者的实际情况进行个性化调整，提高预测的准确性。

“肿瘤孪生”的应用和验证:

文中使用了一个高级别神经胶质瘤的体外数据集和一个三阴性乳腺癌的体外数据集来验证该框架的功能。通过将模型与患者的核磁共振数据进行校准，“肿瘤孪生”能够准确地预测肿瘤生长和对治疗的反应。实验结果表明，该框架能够在合理的计算时间内完成肿瘤生长模拟和参数校准，并具有良好的性能。CPU与GPU的性能比较也显示了GPU加速的显著优势，这对于处理大规模医学影像数据至关重要。

未来的研究方向:

文章还指出了“肿瘤孪生”框架未来发展的几个方向：

1、高维模型参数:目前模型参数相对简单，未来可以引入高维模型参数以更好地捕捉肿瘤的异质性。

2、不确定性量化:未来可以整合不确定性量化方法，以提高模型预测的可信度和可靠性。

3、机器学习技术的集成:可以将机器学习技术集成到框架中，例如使用卷积神经网络进行图像预处理或使用神经网络表示空间变化的模型参数。