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Moffitt数学模型预测患者适应治疗的结果

导读 佛罗里达州坦帕市-前列腺癌是美国男性中最常见的恶性肿瘤。它也是与癌症相关的死亡的第二大最常见原因。尽管对前列腺癌的治疗有所改善,但

佛罗里达州坦帕市-前列腺癌是美国男性中最常见的恶性肿瘤。它也是与癌症相关的死亡的第二大最常见原因。尽管对前列腺癌的治疗有所改善,但许多患有晚期疾病的患者最终仍会产生耐药性。莫菲特癌症中心(Moffitt Cancer Center)进化治疗卓越中心的研究人员认为,基于进化原理的适应性治疗可能会通过预防耐药性的发展和延长患者的存活率而成为治疗前列腺癌的有效方法。在今天发表在《自然通讯》上的一篇文章中,研究小组仔细研究了一个模型和数据,该模型和数据表明,患者早期治疗中前列腺特异性抗原(PSA)生物标志物的个体改变可以预测适应性治疗后期治疗的结果。这些模型最终可用于根据不断变化的肿瘤生长和生物标志物模式设计针对患者的治疗方法。

前列腺癌患者通常接受放射治疗或手术治疗,然后以最高耐受剂量进行雄激素剥夺治疗(ADT),以杀死尽可能多的癌细胞。尽管对这种方法的最初反应通常是有效的,但最终患者会产生耐药性,并且肿瘤会复发。

研究作者海科·恩德林(Heiko Enderling)博士说:“通过最大程度地选择抗药性表型并消除其他竞争性种群,持续治疗实际上可能会加速抗药性种群的出现-这是一种经过充分研究的进化现象,称为竞争释放。” Moffitt的综合数学肿瘤学系。

Enderling和他的团队与杜克大学,北卡罗来纳大学和亚利桑那州立大学的科学家合作,认为代替连续使用最大耐受剂量,更好的方法是采用间歇性给药的适应性治疗。这种治疗策略基于个体患者生物标志物水平变化的模式。根据患者特异性标志物和肿瘤动态,治疗可能会增加或减少,或什至暂时停止。

研究主要作者Renee Brady博士说:“要充分利用间歇性前列腺癌治疗的潜力,需要确定ADT耐药机制,预测个体反应并确定潜在的针对患者的,临床上可行的触发因素,以暂停和恢复间歇性ADT周期。” ,是Moffitt的综合数学肿瘤学系的博士后研究员。她补充说,数学建模的进步可以克服这个看似艰巨的挑战。

先前的数学模型基于各种不同的阻力机制,并且包含众多变量。但是,他们不能完全预测患者对间歇性ADT的反应和结果。莫菲特(Moffitt)团队基于不同的理论建立了模型。他们假设前列腺癌干细胞导致患者之间的肿瘤差异和治疗失败。他们设计了一个模型,可以模拟和预测间歇性ADT期间三个因素的动态:前列腺癌细胞,分化的癌细胞和生物标志物PSA。研究人员验证了他们的模型,表明干细胞与间歇性ADT耐药性高度相关。有抗药性的患者更有可能拥有具有较高自我更新率的干细胞,

研究人员将他们的模型与来自间歇性ADT治疗研究的临床数据相结合,证明其可以89%的准确性预测患者耐药性的发展。此外,他们证明了通过使用该模型,他们可以预测哪些患者将从替代治疗中受益。

这些结果证明了使用数学模型指导适应性疗法临床试验并提供更多个性化治疗选择以改善患者预后的可行性。Enderling说:“这种从早期治疗周期中学习并预测后续反应的能力为癌症治疗方案增加了必不可少的个性化和灵活性。”

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