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Quantitative and Computational Radiobiology for Precision Radiopharmaceutical Therapies - 19/11/25

Doi : 10.1016/j.cpet.2025.08.005 
Tahir Yusufaly, PhD a, , Hamid Abdollahi, PhD b, Babak Saboury, MD, MPH c, Arman Rahmim, PhD, DABSNM d, e
a Department of Radiology and Radiological Sciences, Johns Hopkins, Baltimore, MD, USA 
b Department of Basic and Translational Research, BC Cancer Research Institute, Vancouver, Canada 
c Radiology and Imaging Sciences, Clinical Center, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA 
d Department of Radiology, Physics and Biomedical Engineering, University of British Columbia, Vancouver, Canada 
e Integrative Oncology, BC Cancer Research Institute, Vancouver, Canada 

Corresponding author.

Resumen

This article reviews the evolving field of radiobiology, emphasizing the need for advanced multiscale, mechanistic models to optimize radiopharmaceutical therapies (RPTs). While the traditional linear-quadratic model underpins external beam radiation therapy, RPT’s unique biological and spatial complexities demand new approaches. First-principles simulations of DNA damage, repair, and multicellular responses are crucial for understanding therapeutic efficacy and toxicity. The integration of these models into personalized, digital twin frameworks promises transformative clinical applications, but progress depends on deep mechanistic insights, experimental validation, and balancing model complexity with practicality for clinical use.

El texto completo de este artículo está disponible en PDF.

Keywords : Radiobiology, RPT, LQ model, Multiscale modeling, DNA damage, Personalized therapy


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Vol 21 - N° 1

P. 133-142 - janvier 2026 Regresar al número
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  • Mathematical and Computational Nuclear Oncology : Toward Optimized Radiopharmaceutical Therapy via Digital Twins
  • Marc Ryhiner, Yangmeihui Song, Babak Saboury, Gerhard Glatting, Arman Rahmim, Kuangyu Shi
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  • A Brief History of Digital Twin Technology
  • Yunqi Zhang, Kuangyu Shi, Biao Li

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