自适应癌症治疗正迈向一个新时代，其中动态控制策略成为精准医疗的重要组成部分。传统的治疗方法主要依赖于经验性的剂量测定和间歇性给药，往往难以应对癌症中复杂的、不可预测的肿瘤动态变化以及肿瘤内部的异质性问题。这种僵化的治疗方式凸显了对创新方法的需求，这些方法需要能够动态调整以适应不断变化的肿瘤环境。尽管这些控制策略展现出巨大的潜力，但在适应性和鲁棒性方面仍面临诸多挑战，阻碍了其在临床实践中的广泛应用。此外，在靶向肿瘤学和肿瘤-免疫相互作用等领域，这些策略的潜力尚未得到充分挖掘。
本研究主题专注于开发超越个体患者差异的动态剂量策略，即使在面对肿瘤异质性和不确定动态的情况下，也能实现稳健的治疗效果。我们欢迎在各类癌症治疗领域中的新颖贡献，从已成熟的化疗和放疗到前沿的放射性药物和免疫疗法。计算与数学肿瘤学与先进控制方法的结合至关重要，同时还需要通过计算机模拟、体外实验或体内研究来验证这些方法，从而推动颠覆性进展。
为进一步优化基于癌症分子靶点和治疗手段的策略，我们鼓励围绕以下主题提交稿件，包括但不限于：
- 使用最先进的时空算法和人工智能技术对肿瘤动力学进行高级计算和数学建模。
- 针对多种癌症治疗的自适应控制策略，注重精准性和个性化。
- 电穿孔及其联合电疗法。
- 开发能够应对动态肿瘤挑战的药物递送系统。
- 创新的生物电编码和增强免疫反应的技术，针对分子层面的癌症机制。
- 基于个性化基因组学和蛋白质组学的治疗方案。
- 研究癌症免疫疗法、肿瘤-免疫协同作用以及肿瘤微环境在动态肿瘤控制中的作用。
请注意，仅包含公共组学数据库的生物信息学或计算分析的研究，若无相关功能验证（如临床队列或生物学验证，体外或体内实验），则不在本研究主题范围内。
关键词： 动态剂量策略、精准医疗、肿瘤-免疫相互作用、癌症治疗中的自适应控制、计算肿瘤学、肿瘤异质性、癌症免疫疗法
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