肿瘤生长参数预测对小鼠抗血管生成治疗的反应

使用数学建模方法，科学家们发现小鼠肿瘤生长的某些参数可以预测阻断肿瘤滋养血管形成的药物的有效性。调查结果发表在PLO计算生物学。

即使在同一癌症类型中，不同的肿瘤也会对癌症药物进行不同的反应，并且一些肿瘤根本不会反应。因此，识别它是有用的瘤可以作为“预测生物标志物”的特征来预测一个人的肿瘤如何应对特定治疗。然而，在临床环境中在人体中测试药物之前，通常在小鼠中探索它们。

在努力提高临床前药物检测中，南加州大学托马斯·戈迪，斯泰西芬利研究小组的苏利安斯和同事研究了一种癌症的潜在预测生物标志物药品被称为抗血管生成治疗。这种治疗抑制了新的形成血管这可以帮助肿瘤生长。

研究人员以前建立了一种数学模型，用于模拟血管生长促进蛋白质的活性，称为VEGF在小鼠肿瘤中。对于新的研究，他们为模型添加了一个组成部分，这些模型模拟了肿瘤对靶向VEGF的药物的反应并抑制其活动。他们使用真实数据培训并验证了模型肿瘤生长在老鼠中。

研究人员发现，研究人员发现关于肿瘤增长的某些参数可以成功，准确地预测其对靶向VEGF活性的抗血管生成治疗的反应。使用这些特征，它们能够预测治疗的效率是多么有效（即，肿瘤生长是否会慢），即使在治疗开始之前也是如此。

如果这些结果在实时鼠标研究中确认，他们最终可能导致预测的新策略肿瘤反应对人的抗血管生成治疗。同时，研究团队正在使用他们的模型来模拟这样的研究。

“在我们的虚拟鼠标研究中，我们将模拟肿瘤生长和无需治疗，并确定生长参数是否可以使用，以区分肿瘤与疗法应对治疗的小鼠，”Finley说。“我们还在彻底制作出版的文献，以找到更多的实验数据来进一步验证我们的数据模型预测。“

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