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Parameter estimation for leukocyte dynamics after chemotherapy

机译：化疗后白细胞动力学的参数估计

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Abstract: Leukopenia is one of the most harmful side effects during chemotherapy treatment, since leukocytes (L) are crucial in protecting patients against bacteria and fungi. A personalized mathematical model of dynamics of L would allow a glimpse into the future and the initiation of tailored countermeasures. We propose such a mathematical model and calibrate it based on a parameter estimation with real world data. For our study we used data of L during and after consolidation chemotherapy treatment (cytarabine) of six patients contracting acute myeloid leukemia. We compare two different ways to treat the unknown initial values of the system of ordinary differential equations, discuss patient-specificity of parameter values, and different scalings of the least squares formulation. These three comparisons are necessary considerations for all modeling approaches to biomedicine, and have thus a methodological scope beyond the specific case of leukopenia. In summary, we show that our approach is able to simulate L dynamics in response to chemotherapy treatment and allows to take patient-specific characteristics into account.
机译：摘要：白细胞减少症是化疗期间最有害的副作用之一，因为白细胞（L）对于保护患者免受细菌和真菌的侵害至关重要。个性化的L动力学数学模型可以让您瞥见未来，并启动量身定制的对策。我们提出了这样的数学模型，并基于具有真实世界数据的参数估计对其进行校准。在我们的研究中，我们使用了6例急性髓样白血病患者在巩固化疗（阿糖胞苷）期间和之后的L数据。我们比较了两种不同的方法来处理常微分方程系统的未知初始值，讨论了参数值的患者特异性以及最小二乘公式的不同缩放比例。这三个比较是所有生物医学建模方法的必要考虑因素，因此具有超出白细胞减少症特定病例的方法范围。总而言之，我们证明了我们的方法能够模拟化学疗法对L动力学的响应，并考虑到患者的特定特征。

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