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114年:放射治療(2)

某腫瘤細胞的 S期時間為 12小時，平均細胞週期時間為 360小時，細胞呈對數生長，其標幟指數（ label index）約為何？

A1.5％
B1.9％
C2.3％
D2.7％

詳細解析

本題觀念：

本題測驗放射生物學中腫瘤細胞動力學（Tumor cell kinetics）的重要參數——標幟指數（Labeling Index, LI）。 標幟指數定義為細胞族群中，正處於 DNA 合成期（S phase）的細胞佔所有細胞的比例。若細胞處於對數生長（Exponential growth），代表細胞在各個週期的年齡分布並非均勻分布（因為每次細胞分裂數量會加倍，使得剛分裂完的年輕細胞數量佔比較多）。因此，在計算時必須加入一個校正因子（λ\lambda）來修正。

選項分析

在放射生物學（如 Eric J. Hall 所著之經典教科書）中，對於呈現對數生長的細胞族群，標幟指數（LI）的理論計算公式為： LI=λ×TSTCLI = \lambda \times \frac{T_S}{T_C}

  • TST_S：S期時間（Duration of S phase）
  • TCT_C：平均細胞週期時間（Cell cycle time）
  • λ\lambda：對數生長分布之校正因子，理論上取自然對數 ln⁡2≈0.693\ln 2 \approx 0.693。

將題目給定之數值代入公式：

  • TS=12T_S = 12 小時

  • TC=360T_C = 360 小時 LI=0.693×12360=0.693×130=0.0231LI = 0.693 \times \frac{12}{360} = 0.693 \times \frac{1}{30} = 0.0231 換算為百分比為 2.31%。

  • (A) 1.5％：計算結果不符。

  • (B) 1.9％：計算結果不符。

  • (C) 2.3％：與計算結果 2.31% 相符，故此為正確選項。

  • (D) 2.7％：計算結果不符（若在部分臨床經驗公式中 λ\lambda 代入 0.8 時才會接近 2.66%，但在標準放射生物學考題中，對數生長理論 λ\lambda 值均使用 ln⁡2≈0.693\ln 2 \approx 0.693）。

答案解析

根據腫瘤細胞動力學原理，處於對數生長的細胞族群會呈現指數型年齡分布。因此，計算標幟指數時不能僅用簡單的 TS/TCT_S / T_C（此為假設細胞均勻分布時的特例），而必須乘上由細胞生長模型推導而來的校正係數 λ=ln⁡2\lambda = \ln 2。 計算過程為 0.693×(12÷360)=0.02310.693 \times (12 \div 360) = 0.0231，即 2.31%。故選項 (C) 2.3% 最為吻合。

核心知識點

醫事放射師國考在「放射生物學」中常考的細胞動力學參數，考生務必熟記以下觀念與公式：

  1. 標幟指數（Labeling Index, LI）：細胞群體中處於 S 期的比例，通常於實驗室以放射性同位素（Tritiated thymidine）或螢光物質（BrdU）進行標記後測得。
  2. 有絲分裂指數（Mitotic Index, MI）：細胞群體中處於 M 期的比例（公式為 MI=λ×TMTCMI = \lambda \times \frac{T_M}{T_C}）。
  3. 校正因子（λ\lambda）的判斷與應用：
    • 當細胞處於**均勻分布（Uniform distribution）**時，λ=1\lambda = 1。
    • 當細胞處於**對數生長（Exponential growth）**時，因剛完成有絲分裂的年輕細胞數量會多於即將分裂的年老細胞，細胞週期內分布呈現指數型衰減，此時 λ=ln⁡2≈0.693\lambda = \ln 2 \approx 0.693。
  4. 常考相關名詞還包含 腫瘤倍增時間（Tumor Doubling Time, TdT_d） 與 潛在倍增時間（Potential Doubling Time, TpotT_{pot}） 的差異，以及細胞流失率（Cell loss factor, Φ\Phi） 對實體腫瘤生長的影響。

參考資料

  1. Modeling and computer simulation of tumor growth and tumor response to radiotherapy (https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHQ3qErTN5zy59C79FenLoG1fFeJveVt0v7CgXXs8Bc2VB6I9mJOzwtdZW6rf2SZdUWTcqtjrMpyRwqTX93atBRKcFfkwgg_1QKIaTixNkTwnx-uU6JgAXW)
  2. Probing the Cell Cycle with Flow Cytometry - SCIRP (https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEU5BWQqM9sjyfrdiSWFnPAXZ_y1Egk1cuZQ_D9ZDrEkB7tcH_qoKEuzTFVNiru3MRPI4-cgoZ9qjAbUzxBwf5tZl715EjFQH7gzum2ZMbHoY7RF2kf7ChIDzyoogfLpaC3tslPbWFqz1gCY-QB219BQjxAKM1y)
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