研究人员使用数学模型来解释免疫治疗反应

激活免疫系统以寻找和杀死癌细胞的免疫疗法极大地改善了许多实体瘤患者的预后。然而，仍有一部分患者没有从这种类型的治疗中获益。目前，没有免疫生物标志物可以解释具有相似疾病和患者特征的患者如何产生不同的结果。在《癌症免疫治疗杂志》上发表的一篇新文章中，莫菲特癌症中心的研究人员展示了如何使用数学模型来分析不同癌症治疗对肿瘤和免疫细胞动力学的影响，并帮助预测治疗结果和个性化癌症治疗。

众所周知，癌细胞群与周围免疫环境之间的相互作用会影响癌症的发展和进展以及患者对免疫治疗的反应。一些患者对免疫疗法反应良好，而另一些患者则没有。然而，目前尚不清楚是什么区分了这些患者。

“就像早期癌症与晚期疾病的治疗方式不同，具有不同程度免疫参与的肿瘤可能需要非常不同的治疗方法，”文章第一作者和癌症生物学博士 Rebecca Bekker 说。莫菲特的学生。

莫菲特研究人员希望提高他们对肿瘤和免疫细胞相互作用的理解，以帮助预测患者的结果并确定最佳治疗方案。知道这些动态非常复杂且难以在实验室环境中研究，该团队使用了另一种方法来概念化这些与数学模型的相互作用。他们开发了一个模型，可以模拟肿瘤细胞和免疫细胞数量的所有可能组合之间的相互作用。它们包括肿瘤细胞生长和消除速率以及免疫细胞募集和耗竭的参数。他们模型的结果要么是免疫逃逸，其中肿瘤细胞生长到最大潜力，要么是通过免疫的抗肿瘤活性控制肿瘤。细胞。

然后，研究人员使用他们的模型来模拟和预测不同类型疗法的结果，包括影响肿瘤细胞或免疫细胞群大小的细胞毒性化学疗法和基于细胞的免疫疗法，以及影响肿瘤性质的免疫检查点抑制剂。肿瘤和免疫细胞群之间的相互作用。他们还讨论了联合疗法的潜在结果。

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