激活免疫系統以尋找和殺死癌細胞的免疫療法極大地改善了許多實體瘤患者的預后。然而，仍有一部分患者沒有從這種類型的治療中獲益。目前，沒有免疫生物標志物可以解釋具有相似疾病和患者特征的患者如何產生不同的結果。在《癌癥免疫治療雜志》上發(fā)表的一篇新文章中，莫菲特癌癥中心的研究人員展示了如何使用數學模型來分析不同癌癥治療對腫瘤和免疫細胞動力學的影響，并幫助預測治療結果和個性化癌癥治療。
眾所周知，癌細胞群與周圍免疫環(huán)境之間的相互作用會影響癌癥的發(fā)展和進展以及患者對免疫治療的反應。一些患者對免疫療法反應良好，而另一些患者則沒有。然而，目前尚不清楚是什么區(qū)分了這些患者。
“就像早期癌癥與晚期疾病的治療方式不同，具有不同程度免疫參與的腫瘤可能需要非常不同的治療方法，”文章第一作者和癌癥生物學博士 Rebecca Bekker 說。莫菲特的學生。
莫菲特研究人員希望提高他們對腫瘤和免疫細胞相互作用的理解，以幫助預測患者的結果并確定最佳治療方案。知道這些動態(tài)非常復雜且難以在實驗室環(huán)境中研究，該團隊使用了另一種方法來概念化這些與數學模型的相互作用。他們開發(fā)了一個模型，可以模擬腫瘤細胞和免疫細胞數量的所有可能組合之間的相互作用。它們包括腫瘤細胞生長和消除速率以及免疫細胞募集和耗竭的參數。他們模型的結果要么是免疫逃逸，其中腫瘤細胞生長到最大潛力，要么是通過免疫的抗腫瘤活性控制腫瘤。細胞。
然后，研究人員使用他們的模型來模擬和預測不同類型療法的結果，包括影響腫瘤細胞或免疫細胞群大小的細胞毒性化學療法和基于細胞的免疫療法，以及影響腫瘤性質的免疫檢查點抑制劑。腫瘤和免疫細胞群之間的相互作用。他們還討論了聯合療法的潛在結果。
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