Разработан математический метод прогнозирования эффективности иммунотерапии при онкологии

0

Хьюстонские методистские исследователи разработали математическую модель для прогнозирования того, как конкретные виды рака будут реагировать на иммунотерапевтическое лечение, тем самым повышая шансы на успешное лечение из широкого спектра комбинаций препаратов для лечения рака и иммунотерапии. Результаты были опубликованы в журнале Nature Biomedical Engineering в сотрудничестве с исследователями из Онкологического центра MD Anderson.

Иммунотерапия активирует иммунные системы пациентов для распознавания и атаки раковых клеток, что приводит к более высоким, более целенаправленным показателям и меньшим побочным эффектам, чем химиотерапия, радиация и другие методы лечения. Хотя эта технология является значительным достижением в борьбе с раком, она работает только с некоторыми типами рака и только в определённой подгруппе пациентов с этими видами рака.

Математическая модель использует систему математических уравнений, основанных на законах физики и химии, для описания сложных биологических систем, участвующих в иммунотерапевтическом лечении и связанном с ним иммунном ответе. Часто иммунные клетки или лекарства, которые проникают в опухоль не могут быть измерены у пациентов. Математическое моделирование преодолевает это ограничение, обнаруживая способы, которыми они могут быть вычислены из других величин, которые могут быть измерены.

Хьюстонский методист доктор Чжихуэй Ван И Доктор Витторио Кристини с коллегами разработали эту модель для прогнозирования силы иммунного ответа, используя только те входные данные, которые уже измерены у онкологических больных. Эта модель создает основу для разработки индивидуальных стратегий лечения на пути к будущему персонализированной медицины.

Для проверки способности их модели точно и достоверно характеризовать специфическую силу типа рака к специфическому иммунотерапевтическому лечению были получены данные КТ или МРТ-сканирования опухолей до, во время и после иммунотерапии у 124 пациентов, получавших контрольную ингибиторную иммунотерапию в одном из четырех собственных клинических испытаний. Затем они были проанализированы с использованием модели для получения конкретных числовых показателей терапевтического ответа. Они обнаружили, что две модели производных показателей, могли быть объединены в одну меру, которая сильно коррелирует с долгосрочными опухолевой массы, обеспечивая тем самым уникальный численный счет силы реакции чувствительности раковых клеток к конкретному препарату. Эти результаты были дополнительно подтверждены данными еще 177 пациентов, получавших одну из наиболее распространенных иммунотерапий ингибиторами контрольных точек (анти-CTLA4 или монотерапию анти-PD1/PDL1).

Математическая модель может быть немедленно внедрена в клинике, без необходимости в новых технологиях, персонале или обширной подготовке. Кроме того, в настоящее время изучаются методы использования других клинических мер для повышения точности и точности модельных прогнозов, таких как данные образцов крови или биопсии опухоли.

Поделиться в соц сетях:

Комментарии закрыты