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『生物谷』NatCommun：数学模型预测患者治疗效果


2020年4月11日讯/生物谷BIOON/---前列腺癌是美国男性中最常见的恶性肿瘤 。 它也是癌症相关死亡的第二大常见原因 。 尽管前列腺癌的治疗方法有所改善 ， 但许多晚期患者最终还是会产生耐药性 。 对此 ， 来自美国佛罗里达Moffitt癌症中心的研究人员认为 ， 基于进化原理的适应性治疗可能是一种有效的前列腺癌治疗方法 ， 可以防止患者产生耐药性 ， 延长患者的生存期 。
【『生物谷』NatCommun：数学模型预测患者治疗效果】在今天发表在Nature Communications上的一篇文章中 ， 研究团队提供了一个模型和数据 ， 显示在治疗早期 ， 个别患者的前列腺特异性抗原（PSA）生物标志物的改变可以预测到后期适应性治疗周期的结果 。 这些模型最终可用于根据肿瘤生长和生物标志物的变化设计出患者的特异性治疗方案 。

『生物谷』NatCommun：数学模型预测患者治疗效果
本文插图

（图片来源：Www.pixabay.com）
前列腺癌患者通常采用放疗或手术治疗 ， 然后进行雄激素剥夺治疗（ADT） ， 以尽可能杀死更多的癌细胞 。 虽然这种方法最初的反应往往有效 ， 但最终患者会产生耐药性 ， 因而导致肿瘤复发 。
"持续治疗 ， 通过最大限度地选择耐药表型并消除其他竞争性种群 ， 实际上可能会加速耐药性种群的出现 ， "研究作者Heiko Enderling博士说 。
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 ， 认为与其采用连续的最大耐受剂量 ， 不如采用间歇性给药的适应性治疗 。 这种治疗策略是基于个体患者的生物标志物水平的变化规律；根据患者特异性标志物和肿瘤动态 ， 治疗强度可能会相应增加或减少 ， 甚至暂时停止治疗 。
"充分利用间歇性前列腺癌治疗的潜力 ， 需要识别ADT耐药机制 ， 预测个体反应 ， 并确定潜在的高度患者特异性的、临床上可操作的暂停和恢复间歇性-ADT周期的触发器 ， "研究的主要作者、莫菲特综合数学肿瘤学系博士后研究员Renee Brady说 。 她补充说 ， 这一看似艰巨的挑战可以通过数学建模的进步来克服 。
以前的数学模型是基于各种不同的耐药机制 ， 并包括众多变量；然而 ， 它们并不能完全预测患者对间歇性ADT的反应和结果 。 Moffitt团队基于不同的理论建立了自己的模型；他们假设前列腺癌干细胞促进了患者之间的肿瘤差异和治疗失败 。 他们设计了一个模型 ， 模拟并预测了间歇性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 。 抗药性患者的干细胞自我更新率较高 ， 随后导致前列腺癌干细胞的水平较高 ， 每个治疗周期内的生物标志物PSA水平也会发生变化 。
研究人员将他们的模型与一项间歇性ADT治疗研究的临床数据相结合 ， 证明该模型预测患者耐药性发展的准确率高达89% 。 此外 ， 他们还证明 ， 通过使用该模型 ， 他们可以预测哪些患者会从替代治疗中获益 。
这些结果证明了利用数学模型来指导适应性治疗临床试验的可行性 ， 并提供更多的个性化治疗方案 ， 以改善患者的治疗效果 。 "这种从早期治疗周期中学习和预测后续反应的能力 ， 为癌症治疗方案增加了必要的个性化和灵活性 。 "Enderling说 。 （生物谷 Bioon.com）
资讯出处：Mathematical model predicts patient outcomes to adaptive therapy
原始出处：Renee Brady-Nicholls et al, Prostate-specific antigen dynamics predict individual responses to intermittent androgen deprivation,Nature Communications (2020). DOI: 10.1038/s41467-020-15424-4
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