【摘要】：在癌癥藥物劑量探索的早期臨床試驗(yàn)中,目標(biāo)是尋找最大忍受劑量,即找到可接受中毒概率下最大的藥物劑量。本文提出了一維藥物劑量發(fā)現(xiàn)的貝葉斯隨機(jī)近似方法,利用隨機(jī)近似的方法得到對(duì)藥物劑量毒性曲線的分位數(shù)估計(jì)。藥物劑量發(fā)現(xiàn)的目前方法有基于算法方法、基于模型方法兩大類,算法型方法計(jì)算簡(jiǎn)單,容易操作實(shí)施,缺點(diǎn)是此類方法僅依據(jù)當(dāng)前和上一步的藥物劑量的秩做出決策,沒(méi)有使用藥物確切的劑量信息;第二類方法是假設(shè)參數(shù)模型來(lái)估計(jì)藥物劑量反應(yīng)曲線,利用貝葉斯理論更新參數(shù)的后驗(yàn)分布,從而推斷下一次試驗(yàn)的藥物劑量,明顯的缺點(diǎn)是計(jì)算效率低,模型先驗(yàn)假設(shè)強(qiáng)。針對(duì)兩類方法的問(wèn)題,文章提出了基于隨機(jī)近似估計(jì)分位數(shù)的貝葉斯方法,相比模型方法不需要主觀設(shè)置邊際中毒概率以及模型參數(shù)的先驗(yàn)信息,又比算法型方法利用更為充分的藥物劑量信息。通過(guò)數(shù)值模擬,比較在不同藥物劑量布局下三大類方法的效果,證明了文章方法的優(yōu)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.
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R96

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本文編號(hào)：2386141