模型预测早期应对癌症免疫疗法

研究人员开发了一个模型,可以预测在治疗早期癌症患者是否会对免疫疗法,根据今天公布的一份报告eLife。

模型可以为医生提供一种方法来识别那些将受益于在早期阶段的免疫疗法癌症治疗使用现成的信息从医院扫描和实验室测试。这将使病人接受个性化的治疗,可以避免一些人经历治疗的副作用,可能不会为他们工作。

“尽管免疫疗法改变了生存的一个子集癌症患者持久的治疗效果仍在少数,只看到“Zhihui Wang说,副研究数学教授在医学上,休斯顿卫理公会研究所,休斯顿,德克萨斯州,美国,和一个co-first和文章的第二作者的研究。“数学模型可以定性或定量识别潜在的复杂的生物和物理过程癌症否则会错过和可以帮助优化治疗方法。我们想证明标准临床措施,如图像扫描和组织切片的分析,可以用来建立一个模型,预测谁将受益于免疫疗法”。

团队专注于观察患者如何应对一个类免疫治疗药物免疫抑制剂检查站。他们设计了一个模型来确定相对肿瘤质量随时间的变化在病人开始他们的检查点抑制剂治疗。肿瘤质量的变化是一个复杂的生物免疫系统之间的相互影响癌症细胞。他们简化这个相声通过专注于三个测量,可以组合成一个等式:恶性肿瘤细胞生长的能力,能力的免疫细胞杀死癌细胞肿瘤内环境和潜在的检查点inhibitor-based免疫疗法治疗的有效性。

他们第一次使用这个模型校准临床数据从临床试验评估类的抑制剂,专门针对检查站PD-1 / PD-L1通路。试验测量肿瘤体积的变化随着时间的推移,189年患者常见的肿瘤。

团队然后检查结果从这个模型校准数据从一个额外的组64名非小细胞肺癌患者接受一种叫做pembrolizumab免疫治疗药物。

他们发现的比例对肿瘤细胞在肿瘤免疫环境,和潜在的有效性检查点抑制剂治疗,都是反应与non-responding患者之间明显不同。重要的是,模型准确预测治疗反应发生在81.4%的患者仅使用治疗肿瘤体积测量和在两个月内启动。这个模型来预测响应的灵敏度高早期时间点(少于60天)表明,该模型可以提供宝贵的癌症患者的早期识别最有可能受益于检查站抑制疗法。也有最小的假阴性结果的模型组患者相关预测接受至少从治疗中受益。这是很重要的,确保模型并不错误地预测患者不会受益于治疗可能有效。

“这里介绍的模型回顾性调查的分子,细胞和生物物理机制背后的病人的个人反应免疫抑制剂治疗,检查站”尤金Koay,美国放射肿瘤学副教授,德克萨斯大学MD安德森癌症中心,休斯顿,和研究的文章的第二作者。“我们已经证明了这一点模型可以可靠地使用信息从常规扫描或组织切片分析,就很容易获得治疗的开始。在一起,这些测量可以作为早期和准确的免疫疗法的有效性指标治疗在个别病人的基础上。”

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