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逻辑回归乳腺癌模型1.引言1.1 概述【概述】乳腺癌是最常见的女性恶性肿瘤之一，对女性的健康和生活质量产生了重大影响。
为了提高乳腺癌的早期诊断和预测模型的准确性，逻辑回归模型被广泛应用于乳腺癌的预测和分类。
逻辑回归是一种常见的统计学习方法，将线性回归模型的输出通过一个逻辑函数（如Sigmoid函数）映射到[0,1]的概率空间内，用于解决分类问题。
相比于其他机器学习模型，逻辑回归模型具有计算简单、解释性强等优点。
本文将首先介绍逻辑回归模型的定义和原理，并分析其适用性。
然后，我们将讨论乳腺癌的背景和其在女性中的重要性。
进一步，我们将详细说明构建逻辑回归乳腺癌模型的过程，包括数据收集和处理、模型的建立和训练等步骤。
在结论部分，我们将评估乳腺癌模型的效果，并对结果进行分析和讨论。
通过这篇文章的阐述，读者将了解到逻辑回归模型在乳腺癌预测中的应用及其优势，为医疗研究和临床实践提供指导意义。
文章结构部分的内容应包括对整篇文章的章节划分和各个章节的主要内容介绍。
以下是文章结构部分的一种可能的内容编写：1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分中，我们将对逻辑回归乳腺癌模型进行简要介绍，并说明文章的结构和目的。
接下来，在正文部分，我们将逐步介绍逻辑回归模型和乳腺癌的背景和重要性，并详细说明如何构建逻辑回归乳腺癌模型。
具体而言，我们将在2.1节介绍逻辑回归模型的定义和原理，以及其适用性。
在2.2节中，我们将探讨乳腺癌的定义和流行情况，以及其对人类健康的危害和影响。
最后，在2.3节，我们将详细说明构建逻辑回归乳腺癌模型的数据收集和处理方法，以及模型的建立和训练过程。
最后，在结论部分，我们将对所构建的逻辑回归乳腺癌模型进行效果评估，并进行结果分析和讨论。
通过以上结构的安排，我们将系统地介绍逻辑回归乳腺癌模型的相关内容，从而使读者更全面地了解这一模型的原理、应用场景以及对乳腺癌研究的重要性。
1.3 目的本文的目的是构建一个逻辑回归乳腺癌模型，并评估其效果。
《肿瘤生长的动力学建模及抑制策略的研究》篇一一、引言肿瘤生长作为复杂的生物学过程，涉及多个细胞与分子的交互作用。
对肿瘤生长进行动力学建模与模拟，不仅能够深入理解其生长机制，还可为抗肿瘤策略的制定提供重要依据。
本文将重点讨论肿瘤生长的动力学建模及其在抑制策略中的应用。
二、肿瘤生长动力学建模1. 模型建立基础肿瘤生长的模型通常基于细胞增殖、凋亡、血管生成等生物学过程。
这些过程受到多种基因、信号通路和环境因素的影响，形成一个复杂的网络系统。
通过数学方法，可以建立描述这一系统的动力学模型。
2. 模型构建在动力学模型中，通常使用微分方程来描述肿瘤细胞数量随时间的变化。
这些方程可以包括细胞增殖率、凋亡率、营养供应等参数，以及它们之间的相互作用。
此外，还可以考虑免疫系统对肿瘤生长的影响，建立更为复杂的模型。
3. 模型验证与优化通过收集临床数据和实验数据，可以对模型进行验证和优化。
这包括比较模型预测的肿瘤生长曲线与实际数据，调整模型参数以优化拟合度。
此外，还可以通过模拟不同治疗策略下的肿瘤生长情况，评估模型的有效性。
三、肿瘤生长抑制策略1. 化疗与靶向治疗化疗和靶向治疗是目前常用的肿瘤抑制策略。
通过使用化疗药物或靶向药物，可以抑制肿瘤细胞的增殖，促进其凋亡。
这些策略的效果可以通过动力学模型进行预测和评估。
2. 免疫治疗免疫治疗通过增强患者免疫系统对肿瘤的攻击能力，达到抑制肿瘤生长的目的。
这包括免疫检查点抑制剂、过继性细胞疗法等。
这些策略的效果也可以通过动力学模型进行模拟和优化。
3. 综合治疗策略综合治疗策略通常结合多种治疗手段，以达到最佳的治疗效果。
例如，化疗与免疫治疗的联合使用，可以同时抑制肿瘤细胞的增殖并增强免疫系统的攻击能力。
这种策略的效果也可以通过动力学模型进行评估和优化。
四、结论与展望通过对肿瘤生长的动力学建模与模拟，我们可以更深入地理解肿瘤生长的机制和影响因素。
同时，这为制定有效的抗肿瘤策略提供了重要的依据。
有边际效应的疾病模型
影响人群的疾病模型中，边际效应指的是当一个人受到疾病的影响时，他对周围人的传染概率有所改变。
以下是一些具有边际效应的疾病模型的例子：
1. 传染病传播模型：当一个人感染某种传染病时，他可能传播给其他人。
这种传染通常是通过接触、空气传播或飞沫传播等方式发生的。
在传染病模型中，一个人的感染程度可能影响他对周围人的传播概率，即边际效应。
2. 肿瘤生长模型：肿瘤是一种异常细胞的聚集，它们可以通过癌细胞的分裂和扩散繁殖。
在肿瘤生长模型中，每个个体的肿瘤生长速度可能受到其周围肿瘤细胞数量的影响。
当周围肿瘤细胞数量增加时，个体的肿瘤生长速度可能会发生变化。
这种变化可以被认为是边际效应的一种形式。
3. 心理健康传播模型：心理健康问题，如焦虑和抑郁，可能会在人群中传播。
在这种模型中，一个人的心理健康状况可能会影响他与他人的互动方式，从而影响他人的心理健康。
边际效应可以体现在一个人改变其心理健康状况时，对他周围人的心理健康状态可能产生的影响。
这些是一些常见的具有边际效应的疾病模型例子。
边际效应的存在可以进一步影响对疾病传播和扩散的理解，并可能为制定干预策略提供有用的线索。
免疫疗法相关肿瘤模型介绍导读前两期我们介绍了常见的肿瘤动物模型，考虑到肿瘤免疫疗法不同于普通抗癌药物的作用方式和评价体系，有必要在此单独介绍一下肿瘤免疫疗法研究领域常用的肿瘤动物模型。
为此，笔者专门搜集和整理了一些相关资料，以当前较为成熟的CAR-T/TCR-T以及免疫检查点阻断技术为例，对免疫疗法肿瘤模型的特点、常用实验动物及细胞株、建立方法以及药物评价方式等关键点做个简要介绍，以期为有志于从事肿瘤免疫疗法研究的同行们提供些许参考。
背景在当今众多的癌症治疗手段中，免疫疗法无疑是近年来最为吸引人们眼球的“明星”治疗手段，普遍引起学术界及医学界的强烈关注和研究兴趣。
随着以T细胞受体T细胞技术（TCR-T）、嵌合抗原受体T细胞技术（CAR-T）以及免疫检查点阻断技术（Immune Checkpoint Blockade）为代表的新兴肿瘤免疫疗法不断取得临床上的突破和成功，奇迹频现，捷报频传，持续更新着人们对机体免疫系统潜在的强大肿瘤杀伤能力的认知，进一步提高人们战胜恶性肿瘤的信心，当然也持续激发着科研人员对“肿瘤免疫疗法”这一强大抗癌利器的研究和开发热情。
而对于肿瘤免疫疗法的研究，离不开相关动物模型的选择和建立。
事实上，目前已经取得临床成功的肿瘤免疫疗法中，无一例外都已经过大量严格的临床前动物实验进行验证、评估和预测。
可见，相关动物模型的建立对于肿瘤免疫疗法的开发和应用是至关重要且必不可少的。
免疫疗法相关肿瘤模型一、以CAR-T/TCR-T为代表的细胞过继性疗法（Adoptive Transfer）常用肿瘤动物模型细胞过继性疗法是指将供体（donor）细胞（此处主要是T淋巴细胞）经体外刺激活化或者基因修饰后再次回输入受者（Recipient）体内，从而达到相关治疗目的的治疗方式。
供体细胞可以是来源于受者自身，也可以来自于其他个体，前者称为自体移植（Autograft），后者则有两种情况，如果受者与供者属于相同种属，称为同种异体移植（Allograft），反之则为异种移植（Heterograft）。
肿瘤动物模型的构建第一类是皮下移植瘤顾名思义，这种模型的建立是将肿瘤细胞或肿瘤组织直接种植在小鼠的皮下。
种植的点也有讲究，一般选择血运淋巴回流丰富的腹股沟和腋窝。
可根据实验设计选择移植点，统一移植点的位置，除了遵守实验统一的条件外，待肿瘤成熟后收集肿瘤时留下照片证据也显得美观。
裸鼠（Balb/c 鼠，无毛发，T 淋巴细胞缺陷）是比较常见和常用的实验用鼠，尤其是在皮下移植瘤肿瘤模型的建立中起到重要作用。
裸鼠移植瘤模型的建立具有建立周期短、成瘤率高、易于操作、成本低的优点。
当然，这种肿瘤模型也有缺陷，即不能很准确的模拟正常人体肿瘤发生发展的过程。
肿瘤细胞移植时的简要步骤：首先准备好要移植的肿瘤细胞（细胞量根据不同肿瘤略有不同，我们所用的前列腺癌细胞系每个移植点一般选择1x106左右；肿瘤细胞可与基质胶1:1 混匀后用 1 ml 注射器吸取，基质胶能够给肿瘤细胞提供营养环境，有助于肿瘤细胞生长）。
戴无菌手套后，将小鼠用左手大拇指和食指捏住颈部皮肤，然后将鼠尾用左手无名指和小指固定于左手大鱼际。
将腋窝或腹股沟用75% 酒精消毒 3 次。
右手持吸有肿瘤细胞和基质胶混合液的注射器，在腹股沟或腋窝的位置，45 度斜角进针，注意不要突破腹膜，将针头保持于皮下位置。
然后近水平位置将针头几乎完全插入皮下，将混有基质胶的肿瘤细胞注射入皮下（肿瘤细胞量约1x106），快速退针，左手食指轻压针孔约1 min 后将小鼠放回饲养笼中，注意将小鼠侧放于垫料上，防止其不适呕吐时呕吐物误入呼吸道引起窒息。
2～3 h 后观察小鼠是否苏醒。
如果是利用肿瘤组织（人体肿瘤标本或小鼠移植瘤传代）建立裸鼠皮下移植瘤模型，则需要首先将肿瘤组织用无菌PBS（或1640 培养基）洗涤 3 次，然后在无菌平皿上切成或用无菌剪刀剪成<1 mm3 体积的小块（种植前可裹基质胶）备用。
将小鼠用水合氯醛麻醉后平卧于解剖板上，四肢用胶带固定，将腋窝或腹股沟用75% 酒精消毒3 次，然后用眼科剪剪开约0.5 cm 小口，小镊子将皮下筋膜与皮肤分开，然后将肿瘤组织放入贴近腹股沟或腋窝的深部，每个位置放置2～3 块肿瘤组织，注意不同组间统一放置肿瘤组织块数以保持一致。
数学模型在肿瘤学中的应用肿瘤是一种常见的疾病，它的发生和发展过程十分复杂。
为了更好地了解肿瘤的发生和发展过程，许多科学家和医学家都在探索和研究肿瘤的发生和发展的机制。
其中，数学模型是一种非常重要的工具，可以帮助科学家和医生更好地了解肿瘤的发展规律和治疗方法。
数学模型在肿瘤学中的应用可以分为两个方面：一是基于肿瘤生长和扩散的模型，二是基于肿瘤治疗和治疗反应的模型。
首先，基于肿瘤生长和扩散的模型是研究肿瘤发展规律的基础。
当我们了解肿瘤的生长过程时，就可以探讨如何通过合理的治疗方法来阻止肿瘤的生长和扩散。
数学模型可以帮助我们模拟和分析肿瘤的生长和扩散过程，从而探讨肿瘤的发展规律。
例如，肿瘤生长过程可以看做是细胞数目的增长，而细胞的增长又可以看做是一个动态的过程。
因此，我们可以将肿瘤生长过程建立一个数学模型，从而研究肿瘤的生长规律。
其次，基于肿瘤治疗和治疗反应的模型是研究肿瘤治疗效果的基础。
当我们了解肿瘤治疗方法的基本原理和作用机制时，就可以探讨如何优化治疗方法以达到最好的治疗效果。
数学模型可以帮助我们模拟和分析不同治疗方法的作用机制和效果，从而探讨肿瘤治疗的优化方案。
例如，我们可以将常用的化疗、放疗、手术等治疗方法建立数学模型，并通过数值模拟、计算机模拟等方法来比较不同治疗方案的效果，从而优化肿瘤治疗方案。
除了上述两个方面的应用之外，数学模型还可以帮助我们研究肿瘤的复杂性和多样性。
肿瘤是一种异质性非常高的疾病，它的形态、情况和治疗反应都非常复杂和多样。
数学模型可以帮助我们理解和分析肿瘤的复杂性和异质性，从而为精准医疗和个性化治疗提供基础支撑。
例如，我们可以通过建立深度学习算法来诊断不同类型的肿瘤，以及预测和优化不同治疗方案的效果，进而为肿瘤医疗提供更好的技术支持和支持。
总之，数学模型在肿瘤学中的应用是非常广泛和深入的。
借助数学模型，科学家和医生们可以更好地认识肿瘤和其发展规律，从而探索优化的治疗方案和方法，从而为肿瘤医疗提供更好的技术支持和支持。
pdx模型构建方法
PDX模型构建方法是一种用于研究肿瘤发生和发展的技术。
它可以将人类肿瘤细胞移植到实验动物体内，以模拟肿瘤的发展
过程。
PDX模型构建方法的主要步骤包括：细胞收集、细胞培养、细胞移植、细胞增殖和细胞分析。
首先，细胞收集是PDX模型构建方法的第一步，它需要从患
者体内收集肿瘤细胞。
这些细胞可以从活检标本中收集，也可以
从肿瘤组织中收集。
其次，细胞培养是PDX模型构建方法的第二步，它需要将收
集的肿瘤细胞培养在体外培养基中，以增加细胞的数量。
第三，细胞移植是PDX模型构建方法的第三步，它需要将培
养的肿瘤细胞移植到实验动物体内，以模拟肿瘤的发展过程。
第四，细胞增殖是PDX模型构建方法的第四步，它需要在实
验动物体内观察肿瘤细胞的增殖情况，以了解肿瘤的发展过程。
最后，细胞分析是PDX模型构建方法的最后一步，它需要对
肿瘤细胞进行分子分析，以了解肿瘤的发展机制。
总之，PDX模型构建方法是一种用于研究肿瘤发生和发展的
技术，它包括细胞收集、细胞培养、细胞移植、细胞增殖和细胞
分析五个步骤。
它可以帮助研究人员更好地理解肿瘤的发展机制，为肿瘤治疗提供有效的指导。
如何正确地选择肿瘤动物模型？展开全文导读在中国，每天约有7710例患者死于癌症，每分钟大概6人死于癌症，因此，癌症的研究无疑成为生物医学的重中之重，动物模型在肿瘤发生发展及药物研发上扮演着至关重要角色。
那么面对不同的肿瘤模型，究竟怎样的动物模型才可以准确反映人类肿瘤发展情况呢？这就是我们本期内容，告诉大家什么样的肿瘤动物模型才是你真正想要的。
首先我们要知道，最大的问题不是如何去建立模型，而是建立什么样的模型。
因为不同的模型会导致实验结果有较大出入，肿瘤学研究工作者应当熟悉该领域已有的研究成果，查阅全面资料后，才能为自己的课题选到合适的实验动物肿瘤模型。
第一步，需要明确你的实验目的根据设定的实验目标来选择最合适的动物模型，才能得到科学的结论和理想的结果。
肿瘤动物模型的应用一般分为：肿瘤发生发展机制研究、抗肿瘤药物筛选、免疫疗法相关研究等。
第二步，了解已有的各类常见肿瘤模型分类及特点肿瘤动物模型一般分为：①CDTX（肿瘤细胞系移植模型）②P DTX（人源肿瘤组织异种移植模型）③诱发性肿瘤动物模型④基因修饰肿瘤模型⑤自发性肿瘤动物模型；每个模型介绍详情可点击往期文章（3.4肿瘤动物模型介绍）。
第三步，进一步细化到模型的每一个不定因素主要包括以下几个不确定因素：（1）细胞系的选择根据研究的肿瘤类型以及基因型选取相应的肿瘤细胞系，用于荷瘤的细胞要保证较好的生长状态，无污染，处于对数生长期。
不同肿瘤细胞系的成瘤率不同，结合自身选取成瘤率高的细胞系进行实验。
如乳腺癌细胞有几十种，根据来源有鼠源和人源的，根据分型有三阴性与非三阴性的，如果要更贴近人类三阴性乳腺癌的研究，一般会选择易荷瘤的MDA-MB-231细胞。
（2）小鼠品系的选择肿瘤细胞系移植模型分为两种：将人的肿瘤细胞系或肿瘤组织移植到小鼠体内和将小鼠的肿瘤细胞移植到小鼠体内，前者为异种移植因此必须选择具有免疫缺陷的小鼠（如：nude，NOD/scid，NSG），后者为同种移植，因此选择与肿瘤细胞系来源一致的小鼠（C57BL/6品系来源的黑色素瘤细胞系B16F10以及路易斯肺癌细胞系LLC就要选择C57BL/6品系的小鼠）。
肿瘤的科学研究方法与技术肿瘤是一种严重危害人类健康的疾病，在世界范围内已经成为导致人类死亡的主要原因之一。
为了更好地理解肿瘤的发生机制、预防和治疗肿瘤，科学家们不断探索肿瘤的研究方法与技术。
本文将介绍肿瘤研究的一些常用方法与技术，包括肿瘤模型、肿瘤标志物、肿瘤基因组学、肿瘤蛋白质组学、肿瘤免疫学等。
一、肿瘤模型肿瘤模型是研究肿瘤发生、发展和治疗的基础。
一般来说，肿瘤模型可分为体外模型和体内模型。
体外模型主要包括细胞培养和原代肿瘤球体培养等，通过体外研究可以观察肿瘤细胞的生长、增殖和侵袭能力等。
体内模型则包括小鼠移植瘤模型、转基因小鼠模型和人源肿瘤移植模型等，通过体内实验可以更真实地模拟人体肿瘤的发生和发展过程。
二、肿瘤标志物肿瘤标志物是指在肿瘤患者的体液中可以检测到的特定分子或物质。
通过检测肿瘤标志物，可以帮助医生进行肿瘤的早期筛查、诊断和预后评估。
常见的肿瘤标志物包括癌胚抗原（CEA）、前列腺特异性抗原（PSA）、细胞角蛋白19片段（CYFRA21-1）等。
肿瘤标志物的检测方法主要有酶联免疫吸附试验（ELISA）、放射免疫法（RIA）和荧光定量PCR等。
三、肿瘤基因组学肿瘤基因组学是研究肿瘤发生与发展过程中的基因变异和表达变化的学科。
目前，随着测序技术的发展，人类肿瘤基因组计划和癌症基因组图谱计划等研究项目相继展开。
通过对肿瘤基因组的分析，可以揭示肿瘤发生与发展的分子机制，发现肿瘤致病基因和驱动基因，为肿瘤的预防、治疗和精准医疗提供依据。
肿瘤基因组学的研究方法主要包括全基因组测序（WGS）、全外显子组测序（WES）、RNA测序（RNA-seq）等。
WGS可以全面检测肿瘤细胞中的突变和结构变异，WES则是对编码基因组进行测序，RNA-seq可以检测肿瘤细胞中的转录本水平变化。
四、肿瘤蛋白质组学肿瘤蛋白质组学是研究肿瘤蛋白质组和蛋白质组变化与肿瘤发生、发展的学科。
蛋白质组学的研究方法主要包括二维凝胶电泳（2-DE）、液相色谱质谱联用（LC-MS/MS）和蛋白质互作组学等。
DTC细胞是指离开原位癌，转移到其他地方的癌细胞。
但是，哪个DTC细胞会最终长成明显的转移灶是不可预知的（大多数DTC细胞不会），发生转移所需的分子特性也是未知的。
在这种情况下，肿瘤发展的模型就显得尤为重要。
，他们为预测系统治疗的靶细胞提供了线索。
比如，目前正应用原位癌细胞的分子特性来预测，DTC细胞对那些针对特定分子机制的药物的反应。
癌症的转移有两个基本的模型。
目前比较流行的一种模型认为，肿瘤在原位癌里发展到完全恶性的程度之后，恶性细胞发生转移，形成转移灶。
这种模型就认为原位肿瘤细胞可以代表DTC细胞的分子类型。
另一种模型认为，肿瘤细胞在获得完全恶性的特征之前就离开原位癌，在别的地方发展。
认为DTC很早就从原位癌出来然后相互独立发展，这种模型质疑了原位肿瘤在预测治疗效果中的作用。
可惜的是，这两种模型都没有直接的、无可争议的证据。
线性发展模型：肿瘤细胞在原位癌的微环境中，连续多次发生，突变和竞争选择。
在一定数量的多系突变和选择之后后，肿瘤细胞能以具有竞争能力的速度相对自发的增殖。
这些肿瘤细胞壮大，个别癌细胞离开离开原位癌，在第二个位点进行生长。
完全恶性的肿瘤细胞克隆的扩张程度与肿瘤的体积相关。
直径小于2厘米的肿瘤很少会有TP53（肿瘤抑制基因）突变，但是TP53突变在直径大于5cm的肿瘤中很常见。
所以，当肿瘤长到2cm以上，就经常发生TP53突变细胞的扩张。
这个发现以及肿瘤大小与高频率转移的相关性是现在常用的TNM分期的基础，也促进了这个概念：只有那些较晚时期从原位癌中分散出来的细胞具有长成肉眼可见的转移灶的能力。
但是不排除完全获得恶性特征之后，肿瘤细胞很早分散出来的可能性，这些细胞分离的较早，但也认为其具有大部分与原位癌相类似的特征。
转移级联反应。
在第一个转移发生后，全身性疾病发展会一直持续到肿瘤长至致死体积大小（1kg，相当于1012-1013个细胞）。
所以说，一旦DTC细胞适应了转移位点并形成了肉眼可见的肿瘤，就会发生二次转移，一批致死的转移。
因袭，线性转移模型有三个关键以经验为主的方面：一，分散完全恶性的细胞；二，大多在恶性程度较高的癌症中发生；三，允许从转移位发生再次转移。
平行发展模型：从1950s开始，有大量的研究关注在肿瘤生长速率。
这些研究得出的结论：转移必须在初始症状发生之前或者是原位癌诊断之前很久发生（就是在这之前很早就发生）。
因为考虑到他们的生长速率，如果在原位癌发展的晚期才发生转移，那么转移灶长不了那么大。
这个模型并不质疑癌症生长的一般机制，比如在原位癌中发生竞争选择，积累基因突变。
但是，这个模型并不认为形成转移灶的细胞在原位肿瘤发展的末期才分散（如图2）。
而且，分散还在发展的细胞，导致在不同位点选择和扩展那些适应于特定微环境的不同细胞。
因此，由于选择压力和肿瘤细胞内在的基因不稳定性，相比于线性发展模型，这个模型认为建立转移的细胞与原位的肿瘤细胞具有更大的差异，并且强调位点特定的遗传和表观遗传改变。
这个模型产生三个预测：1，原位的肿瘤细胞和转移的细胞平行的、相互独立的积累基因和表观遗传改变；2，在向外生长转移的过程中，不同位点的肿瘤细胞是相互平行独立的，各自适应于相应的微环境；3，个体发生相平行的转移细胞可以在不同的时间从原位癌分散出来。
疾病过程和生长速率：1，TNM分期2，Survival time3，肿瘤大小与转移或者死亡的有相关性，这一点在所有类型的癌症中得到了证实。
比如，对于T1N0M0的乳腺癌病人，其15年生存率能达到90%，但是对于T2N0M0的乳腺癌病人，其15年生存率只能达到70%4，TVDT：肿瘤体积增加一倍所需的时间（X光线照相术）（无创伤，考虑到所有影响肿瘤生长动力学的因素，比如增值速率，新血管生成，凋亡，坏死，免疫系统）。
总的来说，不同病人的TVDT差异很大（fig3c），但在原位癌与相应的转移灶，或者不同位点的转移灶之间的差异没有那么大。
转移灶与原位癌的TVDT是具有可比性的，前者是后者的两倍（table1）。
可惜的是，配对的样品很少，但在这些配对的样品中，转移灶的生长速率与原位癌的生长速率是有关系的。
所以，肿瘤生长速率是其起源的内在特性，这一结论得到了另外组织学研究的证实（测定有丝分裂指数，或者用Ki67抗原计算细胞周期数）。
Fig3a，TVDT是基于直接的测定，常常表现为固定的指数速率。
但是，事实上，当肿瘤长得比较大的时候，其生长速率才可能会稳定下来，表现为S形生长曲线。
TVDT 在指数生长期进行测定。
固定指数生长的假定也得到另外一个方法的证实：计算从发现转移到死亡的时间。
在乳腺癌病人中，从发现转移到死亡的时间只受2个因素的影响且与诊断时原位癌的体积大小无关，这说明，诊断初原位癌之前的生长速率是相似的。
从转移起始到诊断的时间大概是6年左右。
5，两个生长模型必须能解释这个过程，包括转移灶的生长速率很少是原位癌的两倍以上。
6，线性发展模型：肿瘤体积和转移之间的相关性有利于这个模型。
在以上的例子中，T2期的肿瘤病人死亡率比T1期的高20%，这可以解释为，从2cm长到5cm的过程中，易转移细胞的产生。
在肿瘤长至2cm之前进行手术，使得克隆过程静息，阻止了完全恶性细胞的扩散。
通过大量的乳房X线照相术，乳腺癌的生长速率现在弄得比较清楚。
年轻人原位癌长得比老年人快。
肿瘤花12年左右的时间长到1cm，然后3年不到的时间从1.4cm长到7cm。
在线性发展模型中，在术前不久分散转移建立细胞可以导致在6-12年的时间里形成1cm的转移灶。
但是这与记录的数据不一致，从切除到转移，T1期肿瘤需要35个月，T3期需要20个月。
因此，在手术之前不久，DTC开始新的生长，其TVDT需要是原位癌速度的5倍以上（30个月30轮，12年30轮）。
有两种情况与线性发展模型不兼容：1，在早期癌（T1M1, T2M1）中检测到转移，2，不知道原发癌位置的肿瘤。
在T1和T2期乳腺癌病人中，5%的病人在诊断的时候发生了转移，5-10%的病人不知道原发癌的位置。
在这些情况下，根据线性发展模型，转移灶的生长速率远超过原发癌的生长速率，但是，没有这一方面的证据。
7，平行发展模型：肿瘤和转移的生长动力学是符合这个模型的。
如果乳腺癌原发癌在12年内长到1cm，那么转移灶达到1cm则需要6-12年的时间。
这个模型与观测到的数据是相符的，如果把分散转移在肿瘤还未能检测到时即发生，就是诊断出原发癌的几年前的时间（fig2）。
在原发癌比较大的时候早期诊断出转移被认为主要是时间效应，就是在从小肿瘤长到大肿瘤的这段时间。
在上面的例子中，肿瘤长到7cm比长到1.4cm需要多3年的时间，转移可以在长至大肿瘤的3年前诊断出来，因为，在这模型中，T3期肿瘤的转移灶有3年的时间可以长。
但是，如果在肿瘤生长的早期阶段，还未能诊断出来时，就有细胞分散转移出去，那么要如何解释T1期病人的生存率比T2期的高20%？一个尚未得到验证的假说是，原位癌能释放出促进转移灶生长的信号。
为了解释肿瘤大小和转移的相关性，这些信号的刺激是与肿瘤大小相关的。
这些信号可以诱导分泌生长因袭和细胞因子，重建基质结构，调节基质和骨髓起源的细胞的功能和活性，间接促进转移灶在其微环境中的生长。
基因方面的证据：在细胞分散转移之前，选择和晚期克隆扩增，对于线性发展模型来说是很重要的。
而对于平行发展模型，在肿瘤发展的早期，基因上不是那么恶性的细胞就考试分散转移了。
在病人当中，转移建立细胞是从DTC细胞群中而来的，也就是说，1个或少数的DTC细胞最终会成长为转移灶。
，从DTC的基因层次进行分析，可能能对这两种模型有更好的阐明。
根据前人的研究，DTC细胞可以在间质器官中检测到，包括骨髓，M1或者M0期病人的淋巴结。
上皮的标志物，比如上皮细胞的角蛋白，上皮细胞粘附分子常被用来检测DTC细胞，结果说明DTC细胞是很稀少的细胞类群。
用同样的方法，在30%的M0期的癌症种类差不多的病人中，每2百万个骨髓细胞中能检测到1-10个这样的细胞。
而且，在上皮癌中，出现角蛋白阳性的DTC细胞预后不良，因此他们被认为是与疾病发展相关的一类细胞。
一直到检测单细胞基因组学方法的出现，才有可能在有明显转移前的几年，分析DTC细胞的分子特性。
在这个研究中，比较原位癌和DTC的骨髓样品是在手术前收集的。
所以，这个基因学分析了癌症同一时期的配对样品。
令人惊讶的是，在乳腺癌、前列腺癌和食管癌中，骨髓DTC细胞的基因突变明显比原位癌细胞的少。
在乳腺癌病人中，50%的角蛋白阳性细胞有正常的染色体组型，但所有配对的原位肿瘤的染色体组型都是异常的。
虽然他们染色体组型正常，但是这些DTC细胞含有小的亚染色体缺失，这在乳腺癌病人中是很典型的，证明了他们的恶性起源也暗示他们在获得基因组不稳定性之前就分散转移了。
类似的，原发乳腺癌最常见的染色体异常（8q gain, 13q loss, 16q loss and 17p loss），前列腺癌中最常见的突变（8p loss, 8q gain, 13q and 16q loss）很少在角蛋白异常的DTC细胞中检测到，但其他改变是可以检测到的。
在食道癌中，原位癌、从淋巴结和骨髓分离出的DTC细胞，不同位点的DTC细胞中都可以检测到不同种类的染色体重排，转移的细胞为了生存和生长，适应于不同的环境发生了不同的适应性选择。
这个并不排除。
虽然，ERBB2扩增在淋巴结和骨髓中分离出的DTC细胞中是最频繁发生的染色体变化，但是，在同一个病人中，原位癌中不管是ERBB2的获得或缺失，都不能预示DTC细胞中ERBB2的状态。
当分析原位肿瘤样品的时候，ERBB2扩增与生存率下降没有关系，虽然所有从骨髓或淋巴结分离出的单个DTC细胞表现为ERBB2扩增的病人都在23个月里死了。
只有在DTC细胞中或者是T3/T4期原位癌肿扩增ERBB才是独立的风险因素。
这个观察说明了以下几个问题：1，从原位癌分散转移出来的DTC细胞可以发生ERBB2的扩增，2，在分散转移出去DTC细胞后，原位癌可以发生ERBB2的扩增，虽然这些晚期发生ERBB2扩增的原位肿瘤细胞不一定会分散转移，3，从配对的DTC细胞和原位癌细胞独立发生ERBB2的扩增，骨髓和淋巴结ERBB2阳性细胞相对于原位肿瘤ERBB2阳性细胞的预后价值来看，ERBB2在DTC细胞中有重要作用。
除了比较DTC和原位肿瘤的数据，也有一些比较原位肿瘤和明显的转移灶的数据，或反对或支持两种模型。
从线性发展模型的角度来讲，原位肿瘤和转移灶应该有一些一样的分子特性，但是平行发展模型侧重于他们不一样的分子特性。
只有同一个病人的原位癌和转移灶才有分析的价值，所以只有很少的数据是可用的。
尽管这样，在分子手段的所有水平，都看到了他们很大程度的不一致性。
