2月2日，2021年2月2日

发育数学方法，以预测癌症和药物特异性免疫疗效

休斯顿卫方法研究人员已经开发了一种数学模型，以预测特定癌症如何应对免疫治疗治疗，从而提高来自各种癌症免疫药物组合的成功治疗的机会。结果是上个月发表的自然生物医学工程与MD安德森癌症中心的研究人员合作。

免疫疗法激活患者的免疫系统，以识别和攻击其癌症，导致更高，更具靶向杀伤率和比化疗，辐射和其他疗法更少的副作用。虽然这项技术是对抗癌症的重要进步，但它仅适用于某些癌症类型，并且只能在这些癌症的患者的子集中使用。

这数学模型使用基于物理和化学定律的数学方程系统来描述免疫治疗和相关的复杂生物系统免疫反应。通常，癌症治疗的重要参与者或过程(例如，免疫细胞或者穿透肿瘤的药物)不能在病人身上测量。数学建模通过发现从其他可以测量的量中计算出这些量的方法，克服了这一限制。休斯顿卫理公会医院的王志辉医生和维托里奥·克里斯蒂尼医生及其同事设计了这个模型，仅使用癌症患者已经测量过的输入来预测免疫反应的强度。该模型为工程个体治疗策略建立了一个框架，朝着个性化医疗的未来迈进了一步。

来测试他们的模型的能力,准确、可靠地描述癌症类型的特定力量到一个特定的免疫疗法治疗,他们获得的肿瘤CT或MRI扫描数据之前,期间和之后免疫治疗患者124年检查点抑制剂免疫治疗的四个内部临床试验。然后使用该模型对这些数据进行分析，以获得治疗反应的具体数值测量。他们发现两个model-derived措施量化(1)的存在和健康免疫存在在肿瘤和(2)产生的肿瘤细胞的杀伤率immunotherapy-activated免疫细胞能够被合并成一个单一的衡量与长期的肿瘤负荷高度相关,从而提供了一个独特的数值分数的响应强度癌症对特定药物。这些结果进一步验证了来自177名额外的患者的数据进行了验证，所述患者是最常见的检查点抑制剂免疫治疗（抗CTLA4或抗PD1 / PDL1单极）治疗的另一种患者。