Nat #160;Biomed #160;Engine：科学家开发出新型数学方法 #160;或能帮助预测免疫疗法治疗癌症的功效

2021年2月3日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一篇发表在国际杂志Nature Biomedical Engineering上的研究报告中，来自休斯顿卫理公会等机构的科学家们通过研究开发了一种新型数学模型，其或能帮助预测特定癌症类型如何对免疫疗法产生反应，从而增强患者因多种癌症免疫疗法药物组合成功治疗的机会。免疫疗法能激活患者机体自身的免疫系统来识别并攻击癌症，相比化疗、放疗和其它疗法而言，免疫疗法能导致更高更有针对性的癌细胞死亡率且给患者带来的副作用更小；尽管该疗法在对抗癌症上取得了重大进展，但其仅对某些癌症类型有效，而且仅对患有某类癌症的一小部分患者有效果。

图片来源：CC0 Public Domain

研究者表示，我们所开发的数学模型能使用一套基于物理学和化学定律的数学方程系统来描述参与免疫疗法及其相关机体免疫反应的复杂生物学系统；通常情况下，参与癌症疗法（比如，能够渗透到肿瘤组织中的免疫细胞或药物）的重要参与者或过程无法在患者机体中进行测定；而数学建模方法则能通过发现其它方式来克服这一局限性。

Zhihui Wang博士说道，我们所设计的这种方法能够利用仅在癌症患者机体中测定的输入量来预测免疫反应的强度，该模型建立了一种工程化个体化疗法的框架，其未个体化疗法的开发奠定了一定的基础。为了检测这种模型能准确可靠描述特定免疫疗法治疗癌症的能力，研究者对124名患者进行研究，在其接受免疫检查点抑制剂免疫疗法之前、期间以及疗法之后获得了患者机体肿瘤的CT或MRI扫描数据，随后利用该模型对这些数据进行分析来获得能够产生治疗反应的具体措施。

研究者发现，两种模型衍生的措施能够定量分析肿瘤内部免疫系统的存在和健康状况，同时免疫疗法激活的免疫细胞狙杀所导致的癌细胞死亡率可以结合到一个与长期肿瘤负担高度相关的单一测量中，从而就能提供肿瘤对特定药物反应强度的独特数值得分，随后研究人员还对接受其中一种常用检查点抑制剂免疫疗法（抗CTLA4或抗PD1/PDL1免疫疗法）的额外177名患者进行研究证实了这一研究结果。

最后研究者表示，这种新型的数学模型能被快速应用于临床中，其并不需要新型技术、人员或广泛的培训；此外，目前研究人员正在研究使用其它临床措施改善基于模型的预测的准确性和精度的方法，比如来自血液样本或肿瘤活组织样本的数据等。研究人员希望后期能通过更多的联合研究来实现这种预测性模型的临床过渡或转化。（生物谷Bioon.com）

原始出处：

Butner, J.D., Wang, Z., Elganainy, D. et al. A mathematical model for the quantification of a patient’s sensitivity to checkpoint inhibitors and long-term tumour burden. Nat Biomed Eng (2021). doi：10.1038/s41551-020-00662-0