Termodynamisk model for hypertermi hos mennesker, der gennemgår HIPEC (HIPEC)

Peritoneal overflademalignitet er en gruppe kræftformer, der opstår fra sjældne primære eller almindelige sekundære tumorer. Uanset ætiologien er prognosen dårlig, og kun få behandlinger har vist lovende resultater. Hypertermisk intraperitoneal kemoterapi (HIPEC) er et veletableret alternativ til patienter med disse maligne sygdomme. Alligevel kommer hele 46 % af patienterne tilbage tidligt efter behandlingen.

Selvom HIPEC har en forudbestemt protokol til at styre kropstemperaturen, er de resulterende blære- og kerne-kropstemperaturer meget variable. Alder, køn, kropsmasseindeks og type og varighed af kemoterapi er nøglefaktorer, der påvirker forekomsten og sværhedsgraden af ​​blærehypertermi. Mens kliniske undersøgelser og dyreforsøg har undersøgt abdominal hypertermi, er der ikke etableret en komplet human model, der inkorporerer patientvariabler, varmeafgivelse og virkningen af ​​kredsløbssystemet og anæstesi i HIPEC.

For at bygge bro over denne kløft i viden søger dette projekt at udvikle og validere en beregningsmæssig termodynamisk model ved hjælp af potentielle data fra den virkelige verden fra mennesker, der gennemgår HIPEC-kirurgi. Det er en hypotese, at ved at inkorporere patient-, bedøvelses- og perfusionsrelaterede variabler i en termodynamisk model, kan temperaturerne i og uden for maven under HIPEC forudsiges. Ved at forudsige temperaturændringer under HIPEC kan klinikere forbedre sikkerheden og effektiviteten af ​​terapeutisk hypertermi.

Hypotesen vil blive evalueret ud fra to specifikke mål:

Specifikt mål 1: At udvikle en beregningsmæssig, termodynamisk model for intraabdominal hypertermi for mennesker, der gennemgår HIPEC. Begrundelsen er, at eksisterende termodynamiske modeller er designet til ikke-bedøvede eller hypotermiske mennesker, hvilket indebærer behovet for en ny model med betingelserne for en HIPEC-behandling.

Specifikt mål 2: At validere vores nye termodynamiske beregningsmodel ved hjælp af potentielle data fra den virkelige verden fra mennesker, der gennemgår HIPEC-kirurgi. Vores begrundelse er, at ved at bruge data fra den virkelige verden kan den indledende (SA1) beregningsmodel optimeres og i sidste ende bruges til at formulere individualiserede hypertermibehandlinger.