博弈论提出了更有效的癌症治疗方法
癌细胞不仅会破坏人体，还会相互竞争。
康奈尔的数学家们正在用博弈论来模拟如何利用这场竞争，所以癌症治疗——这也会对病人的身体造成损害——可以更少地使用，以达到最大的效果。
他们的论文，“优化适应性癌症治疗:动态规划和进化博弈论”，发表于4月22日英国皇家学会学报B辑:生物科学．
“有很多博弈论方法可以模拟人类如何互动、生物系统如何互动、经济实体如何互动，”该论文的资深作者、艺术与科学学院数学教授亚历克斯·弗拉迪米尔斯基(Alex Vladimirsky)说。“你也可以模拟不同类型的癌症细胞，它们在肿瘤内部竞争增殖。如果你确切地知道他们是如何竞争的，你就可以尝试利用这一点来更好地对抗癌症。”
弗拉迪米尔斯基和论文的第一作者、博士生马克·格鲁兹曼，与克利夫兰诊所的肿瘤学家兼合著者雅各布·斯科特合作。他们使用进化的方法博弈理论建立肺癌三个亚人群的相互作用模型细胞通过与氧的关系来区分:糖酵酸细胞(GLY)、血管过度产生细胞(VOP)和脱链细胞(DEF)。
在这个先前由Scott共同开发的模型中，GLY细胞是无氧的(即，它们不需要氧气);VOP细胞和DEF细胞都使用氧气，但只有VOP细胞愿意花费额外的能量来产生一种蛋白质，这种蛋白质可以改善血管系统，给细胞带来更多的氧气。
弗拉迪米尔斯基把他们的竞争比作一场100万人相互竞争的石头、剪刀、布的游戏。如果大多数参与者选择玩摇滚，更多的玩家将会转向纸。随着转向布的人数增加，玩石头的人越来越少，而玩剪刀的人越来越多。随着剪刀的流行，摇滚将再次成为一个有吸引力的选择，等等。
“所以你有三种种群，三种竞争策略，经历这些循环振荡，”弗拉迪米尔斯基说，他是应用数学中心的主任。“如果没有药物治疗，这三种亚型癌细胞可能会遵循类似的振荡轨迹。给药可以被视为暂时改变游戏规则。
他说:“一个自然的问题是，如何以及何时改变规则，以最小的成本实现我们的目标——包括恢复所需的时间和给患者的药物总量。”“我们的主要贡献是计算如何优化这些药物治疗的时间。我们基本上开发了一张地图，根据不同亚型癌症的当前比例显示何时给药。”
在目前的临床实践中，癌症患者通常情况下，他们接受的化疗剂量是身体可以安全承受的最高剂量，副作用可能很严重。此外，这种持续的治疗方案往往会导致存活的癌细胞生长药物抗药性，使得进一步的治疗更加困难。该团队的论文表明，适时的“适应性”应用可能会导致患者在大量减少药物用量的情况下康复。
但弗拉迪米尔斯基警告说，就像数学建模中经常出现的情况一样，现实比理论要混乱得多。生物间的相互作用是复杂的，通常是随机的，因人而异。
“我们的优化方法和计算实验都是基于一个特定的简化模型癌症进化，”他说。“原则上，同样的想法也应该适用于更详细的、甚至针对患者的模型，但我们离那还有很长的路要走。我们认为这篇论文是迈向适应性、个性化的实际应用的必要的早期步骤药物治疗．我们的研究结果为将时间优化纳入未来临床试验方案提供了强有力的论据。”
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