INTRODUCTION Associations between radiation-induced lymphopenia (RIL) and survival have been extensively reported. However, the immune system is not considered as an organ-at-risk (OAR) in radiotherapy. This study aimed to develop the framework of an immune OAR model that may be utilized to predict and minimize RIL. METHODS A dynamic model was first developed for lymphocyte trafficking among 5 compartments of the immune system. Radiation dose to the circulating lymphocytes in each compartment was calculated based on the doses to fixed structures of each immune compartment and blood flow patterns. A RIL model was developed based on lymphocyte dynamics, lymphocyte radiosensitivity and reproductivity, and the dose to the lymphocytes. The model was tested in 51 patients by fitting it to weekly-measured absolute lymphocyte counts (ALC) for each patient, considering lymphocyte radiosensitivity and reproductivity as patient-dependent fitting parameters. RESULTS The fitting was almost perfect for 20 patients, with sum of square of errors (SSE) between measured and predicted ALCs < 0.5. It was acceptable for another 27 patients, with SSE = 0.5~4.0. Only 4 patients had SSE > 4.0. The fitting also provided a method of in vivo estimation of radiosensitivity (α) for each patient. The median α was 0.40 Gy-1 for the 51 patients, consistent with in vitro measured data of 0.41 Gy-1 in the literature. CONCLUSION We have presented a framework of developing an immune OAR model that has the potential to predict and minimize RIL in radiotherapy.

中文翻译：

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用于模拟放射治疗中辐射诱导的淋巴细胞减少症的框架

引言 辐射诱发的淋巴细胞减少症 (RIL) 与生存之间的关联已被广泛报道。然而，免疫系统不被视为放射治疗中的危险器官 (OAR)。本研究旨在开发可用于预测和最小化 RIL 的免疫 OAR 模型框架。方法 首先开发了一个动态模型，用于免疫系统 5 个区室之间的淋巴细胞运输。根据每个免疫隔室的固定结构和血流模式的剂量计算每个隔室中循环淋巴细胞的辐射剂量。基于淋巴细胞动力学、淋巴细胞放射敏感性和繁殖性以及淋巴细胞剂量开发了 RIL 模型。该模型在 51 名患者中进行了测试，将其拟合为每位患者每周测量的绝对淋巴细胞计数 (ALC)，考虑淋巴细胞放射敏感性和生殖能力作为患者依赖的拟合参数。结果 20 名患者的拟合几乎是完美的，测量的和预测的 ALC 之间的误差平方和 (SSE) < 0.5。另外27例患者可以接受，SSE = 0.5~4.0。只有 4 名患者的 SSE > 4.0。该拟合还提供了一种在体内估计每位患者的放射敏感性 (α) 的方法。51 名患者的中位 α 为 0.40 Gy-1，与文献中的体外测量数据 0.41 Gy-1 一致。结论 我们提出了一个开发免疫 OAR 模型的框架，该模型有可能预测和最小化放射治疗中的 RIL。测量和预测的 ALC 之间的误差平方和 (SSE) < 0.5。另外27例患者可以接受，SSE = 0.5~4.0。只有 4 名患者的 SSE > 4.0。该拟合还提供了一种在体内估计每位患者的放射敏感性 (α) 的方法。51 名患者的中位 α 为 0.40 Gy-1，与文献中的体外测量数据 0.41 Gy-1 一致。结论 我们提出了一个开发免疫 OAR 模型的框架，该模型有可能预测和最小化放射治疗中的 RIL。测量和预测的 ALC 之间的误差平方和 (SSE) < 0.5。另外27例患者可以接受，SSE = 0.5~4.0。只有 4 名患者的 SSE > 4.0。该拟合还提供了一种在体内估计每位患者的放射敏感性 (α) 的方法。51 名患者的中位 α 为 0.40 Gy-1，与文献中的体外测量数据 0.41 Gy-1 一致。结论 我们提出了一个开发免疫 OAR 模型的框架，该模型有可能预测和最小化放射治疗中的 RIL。与文献中 0.41 Gy-1 的体外测量数据一致。结论 我们提出了一个开发免疫 OAR 模型的框架，该模型有可能预测和最小化放射治疗中的 RIL。与文献中 0.41 Gy-1 的体外测量数据一致。结论 我们提出了一个开发免疫 OAR 模型的框架，该模型有可能预测和最小化放射治疗中的 RIL。