研究人员用数学模型来解释免疫疗法的反应

免疫疗法能够激活免疫系统寻找并杀死癌细胞有许多实体肿瘤患者大大提高的结果。然而,仍有一个子集的病人没有看到受益于这种疗法。目前,没有类似的疾病和患者免疫生物标记解释病人特点可以有不同的结果。在新发表的文章杂志对癌症免疫疗法莫菲特癌症中心研究人员演示如何使用数学建模分析的影响不同的癌症治疗肿瘤和免疫细胞动力学和帮助预测结果治疗和个性化癌症治疗。

众所周知,癌症细胞群之间的相互作用与周围免疫环境影响的开发和进展癌症和患者对免疫治疗的反应。有些患者对免疫疗法,而其他病人。然而,目前尚不清楚这些患者区别。

“就像早期癌症治疗不同于晚期疾病,肿瘤与不同程度的免疫干预可能需要不同的治疗方法,”丽贝卡Bekker说,文章第一作者在莫菲特和癌症生物学博士生。

莫菲特研究人员想改善他们的肿瘤和免疫细胞相互作用的理解帮助预测结果和识别患者最好的治疗选择。了解这些动力学是非常复杂和困难的研究课题在实验室环境中,该团队使用另一种方法与数学建模概念化这些交互。他们开发了一个模型,模拟了所有可能的组合之间的相互作用的肿瘤细胞和免疫细胞数量。它们包括参数对肿瘤细胞生长的速度和消除,和免疫细胞的招募和疲惫。他们的模型的结果要么是免疫逃逸,其中肿瘤细胞增长他们的最大潜力,或者通过控制肿瘤的抗肿瘤免疫的活性细胞。

研究人员用他们的模型来模拟和预测结果不同类型的疗法,包括细胞毒性化疗和细胞免疫疗法,影响肿瘤细胞的大小或免疫细胞的数量,和免疫抑制剂检查站,影响肿瘤和免疫细胞之间的相互作用的性质。他们还解决了联合疗法的潜在结果。

这些模型帮助概念化如何联合治疗达到最佳结果病人通过免疫细胞控制肿瘤细胞的数量。在未来,研究人员希望可以使用数学建模在诊所帮助预测病人对治疗的反应和指导治疗。

“数学抽象肿瘤提供了一种新颖的和有前途的方法概念化的影响各种癌症治疗病人的肿瘤局部免疫环境和给我们一个机会重新思考免疫疗法数字游戏,“海科恩德勒说,博士,研究作者和准会员的集成数学在莫菲特肿瘤科。

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