一期肿瘤临床试验单药剂量探索方法研究

发布时间：2018-12-18 16:49

【摘要】：在癌症药物剂量探索的早期临床试验中,目标是寻找最大忍受剂量,即找到可接受中毒概率下最大的药物剂量。本文提出了一维药物剂量发现的贝叶斯随机近似方法,利用随机近似的方法得到对药物剂量毒性曲线的分位数估计。药物剂量发现的目前方法有基于算法方法、基于模型方法两大类,算法型方法计算简单,容易操作实施,缺点是此类方法仅依据当前和上一步的药物剂量的秩做出决策,没有使用药物确切的剂量信息;第二类方法是假设参数模型来估计药物剂量反应曲线,利用贝叶斯理论更新参数的后验分布,从而推断下一次试验的药物剂量,明显的缺点是计算效率低,模型先验假设强。针对两类方法的问题,文章提出了基于随机近似估计分位数的贝叶斯方法,相比模型方法不需要主观设置边际中毒概率以及模型参数的先验信息,又比算法型方法利用更为充分的药物剂量信息。通过数值模拟,比较在不同药物剂量布局下三大类方法的效果,证明了文章方法的优越性。
[Abstract]:In the early clinical trials of drug dose exploration for cancer, the goal is to find the maximum tolerable dose, that is, to find the maximum drug dose under acceptable poisoning probability. In this paper, a Bayesian stochastic approximation method for one-dimensional drug dose discovery is proposed. The quantile estimation of the drug dose toxicity curve is obtained by using the stochastic approximation method. The current methods of drug dose discovery include algorithm-based methods and model-based methods. The algorithmic methods are simple to calculate and easy to operate. The disadvantage of these methods is that they only make decisions based on the rank of current and previous drug doses. There is no exact dose information on the use of the drug; The second method is to estimate the drug dose response curve by assuming the parameter model, and to use Bayesian theory to update the posterior distribution of the parameters, so as to infer the drug dose in the next trial. The obvious disadvantage is that the computational efficiency is low and the prior hypothesis of the model is strong. Aiming at the problems of two kinds of methods, this paper presents a Bayesian method based on random approximate quantile estimation. Compared with the model method, the marginal poisoning probability and the prior information of the model parameters are not required. More sufficient drug dose information is used than the algorithmic method. Through numerical simulation, the results of three kinds of methods under different drug dosages are compared, and the superiority of this method is proved.
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R96

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本文编号：2386141