数学模型可预测癌适应性治疗法结果

近日，史密斯纳白血病中都心的分析团队在《自然通讯》杂志上发表了一篇分析。他们仔细分析了一个数学作法和数据，该数学作法和数据指出症状在病患一时期对免疫蛋白质（PSA）人类标志物的扭曲可以假设可操作性病患的后续病患生命期的结果。这些数学作法之后可用于根据不断变化的湿润和人类标志物模式设计针对症状的病患作法。

通常但会，白血病状会给予放射病患或切除来完成病患，随后的性激素阻断病患（ADT）在仅次于持续性剂量下杀死尽也许多的细胞。尽管对这种作法的最初催化通常是有效的，但之后症状会转化成病毒性性，并且会复发。

分析所写，史密斯纳综合数学学（IMO）部门协会核心人物海科·伦斯邵（Heiko Enderling）博士问道：“通过仅次于以往地为了让致病变异并消除其他竞争者性种群，持续病患实际上但会加速致病种群的用到，这是一种经过充分分析的进化现象，称为竞争者释放。”

伦斯邵和他的团队与杜克医学院、卡罗来纳医学院和亚利桑那州立医学院的科学研究合作，并不认为代替连续适用仅次于持续性剂量，不够好的作法是有别于用到异常给药的可操作性性病患。这种病患意平面图是基于性状症状人类标志物素质变化的模式。根据症状免疫标志物和自适应，病患但会增高或缩减，甚至暂时中都止。

IMO的另一位分析员蕾莎·布雷迪（Renee Brady）博士问道：“要充分利用用到异常癌病患的潜力，需要确定ADT病毒性机制，假设性状催化并确定潜在的针对症状的，病理上可行的一连串因素，以延期和恢复用到异常性激素阻断病患（IADT）生命期。”她必需问道，而数学建模的进步可以克服这个看似十分困难的下一场。

先前的数学数学作法基于各种不同的阻力机制，并且涵盖为数众多变量。但是，他们不用完全假设症状对IADT的催化和结果。史密斯纳团队基于不同的理论建立了数学作法。他们假设免疫细胞培养所致症状之间的差异和病患失败。该数学作法可以三维和假设IADT期间三个因素的自适应：免疫细胞、分化的免疫细胞和人类标志物PSA。分析医务人员有效性了他们的数学作法，指出细胞培养与IADT病毒性性持续性方面。很强致病的症状不够有也许拥有很强极不够高自我新版本赴援的细胞培养，从而所致每个病患生命期中都免疫细胞培养素质极不够高以及人类标志物PSA素质扭曲。

平面图1：在第三个病患期间转化成致病的症状。由于极高的自我新版本赴援，PCaSC许多人在病毒性症状中都促使增高，而在催化症状中都则缓慢增高。

分析医务人员将细胞培养；也本质（PCaSCs）定义为对不够高睾丸激素环境较不敏感但仍在一定以往上依赖性激素受体途径的细胞社会群体。由于PCaSC对ADT很强致病，因此适用不用直接通过AR途径起发挥作用的医学界也许是有益的。数学作法分析指出，在同时完成ADT和IADT的同时尽早施用多西他赛（DOC）但会增高令人满意时间（TTP）（平面图2a,c）。偏爱是，数学作法自适应显示，当给与IADT诱导DOC时，大多数症状但会受益于> 4.2个月（DOC六个生命期的长度(平面图2b）。同；也极为重要的是，三维可以识别出一时期并发DOC不用在TTP中都获益的选定症状（平面图2d）。

平面图2

分析医务人员将他们的数学作法与来自IADT病患分析的病理数据相结合，证明其可以用89％的准确性假设症状病毒性性的发展。此外，他们还证明了通过适用该数学作法，可以假设哪些症状将从替代病患中都受益。对于那些预计在下一个IADT生命期中都会转化成病毒性性的症状，可行的数学作法还将假设也许转化成不够好病理结果的替代病患。

数学作法有效性指出，只有63％的数据被准确地捕获到了飞行测试路由表中都。尽管这也许被并不认为是该数学作法的在实践中，但是本分析的主要目标不是以最高的准确性粗略数据，而是开发一种可在病理上应用的假设数学作法。这些结果证明了适用数学数学作法指导可操作性性疗法病理试验并共享不够多既有病患为了让以改善症状生存率的可行性。这种从一时期病患生命期中都学习并假设后续催化的能力为白血病病患方案增高了极为重要的既有和灵活性。

参考：

【1】

【2】Brady-Nicholls, R., Nagy, J.D., Gerke, T.A. et al. Prostate-specific antigen dynamics predict individual responses to intermittent androgen deprivation. Nat Commun 11, 1750 (2020).