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A heterogeneidade intra-tumoral e inter-paciente são dois desafios no desenvolvimento de modelos matemáticos para diagnósticos de medicina de precisão. Aqui, revisamos várias técnicas que podem ser usadas para auxiliar o modelador matemático a inferir e quantificar ambas as fontes de heterogeneidade a partir dos dados do paciente. Essas técnicas incluem populações virtuais, modelagem de efeitos mistos não lineares, estimação não paramétrica, técnicas bayesianas e aprendizado de máquina. Criamos populações virtuais simuladas neste estudo e então aplicamos os quatro métodos restantes a esses conjuntos de dados para destacar os pontos fortes e fracos de cada técnica. Fornecemos todo o código utilizado nesta revisão em https://github.com/jtnardin/Tumor-Heterogeneity/ para que este estudo possa servir como um tutorial para a comunidade de modelagem matemática. Este artigo de revisão foi um produto de um Grupo de Trabalho sobre Heterogeneidade Tumoral como parte do Programa de 2018-2019 sobre Métodos Estatísticos, Matemáticos e Computacionais para Medicina de Precisão que ocorreu no Instituto de Ciências Matemáticas e Estatísticas Aplicadas.
Everett et al. (Qua,) estudaram esta questão.