Typiska behandlingar för långt framskriden metastaserande stadium IIIB/IV icke-småcellig lungcancer (NSCLC) består av flera behandlingslinjer. Vi presenterar en adaptiv förstärkning inlärningsmetod för att upptäcka optimala individualiserade behandlingsregimer från en speciellt utformad klinisk prövning (en "klinisk förstärkningsprövning") av en experimentell behandling för patienter med avancerad NSCLC som inte har behandlats tidigare med systemisk terapi. Förutom komplexiteten i problemet med att välja optimala föreningar för första och andra linjens behandlingar baserat på prognostiska faktorer, ett annat primärt vetenskapligt mål är att bestämma den optimala tiden för att initiera andra linjens behandling, antingen omedelbart eller fördröjd efter induktionsbehandling, vilket ger den längsta totala överlevnadstiden. En förstärkande inlärningsmetod som kallas Q-learning används vilket innebär att lära sig en optimal policy från patientdata som genereras från den kliniska förstärkningsstudien. Tillnärmning av Q-funktionen med tidsindexerade parametrar kan uppnås genom att använda en ändring av stödvektor regression som kan använda censurerade data. Inom denna ram visar en simuleringsstudie att förfarandet kan extrahera optimala strategier för två behandlingslinjer direkt från kliniska data utan att förlita sig på identifiering av några exakta matematiska modeller. Dessutom visar vi att designen på ett tillförlitligt sätt väljer den bästa initiala tiden för andra linjens behandling samtidigt som man tar hänsyn till heterogeniteten hos NSCLC hos patienterna. Försök med icke-småcellig lungcancer Abstract Typiska behandlingar för avancerad metastaserad stadium IIIB/IV icke-småcellig lungcancer (NSCLC) består av flera behandlingslinjer. Vi presenterar en adaptiv förstärkning inlärningsmetod för att upptäcka optimala individualiserade behandlingsregimer från en speciellt utformad klinisk prövning (en "klinisk förstärkningsprövning") av en experimentell behandling för patienter med avancerad NSCLC som inte har behandlats tidigare med systemisk terapi. Förutom komplexiteten i problemet med att välja optimala föreningar för första och andra linjens behandlingar baserat på prognostiska faktorer, ett annat primärt vetenskapligt mål är att bestämma den optimala tiden för att initiera andra linjens behandling, antingen omedelbart eller fördröjd efter induktionsbehandling, vilket ger den längsta totala överlevnadstiden. En förstärkande inlärningsmetod som kallas Q-learning används vilket innebär att lära sig en optimal policy från patientdata som genereras från den kliniska förstärkningsstudien. Tillnärmning av Q-funktionen med tidsindexerade parametrar kan uppnås genom att använda en ändring av stödvektor regression som kan använda censurerade data. Inom denna ram visar en simuleringsstudie att förfarandet kan extrahera optimala strategier för två behandlingslinjer direkt från kliniska data utan att förlita sig på identifiering av några exakta matematiska modeller. Dessutom visar vi att designen på ett tillförlitligt sätt väljer den bästa initiala tiden för andra linjens behandling samtidigt som man tar hänsyn till heterogeniteten hos NSCLC hos patienterna.
Zhao m.fl. REF tillämpade inbyggda Q-lärande för att upptäcka optimala individanpassade läkemedel för icke-småcellig lungcancer (NSCLC) baserat på simuleringsdata, där en SVR-modell används för att uppskatta Q-funktion.
Reinforcement Learning Strategies for Clinical Trials in Nonsmall Cell Lung Cancer
{'venue': 'Biometrics', 'journal': 'Biometrics', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}