科學(xué)家們已經(jīng)開發(fā)出數(shù)學(xué)模型，作為評估潛在前列腺癌治療的患者“代理人”。
今天發(fā)表在eLife上的這項研究最終可以幫助臨床醫(yī)生在開始治療患者之前選擇最有效的藥物組合，從而可能改善他們的反應(yīng)并避免耐藥性。
研究人員使用了一種稱為布爾建模的方法，該方法已被用于描述復(fù)雜細(xì)胞信號過程的動力學(xué)。但是現(xiàn)有的模型是通用的，并沒有考慮到個體患者疾病之間的差異或他們對治療的反應(yīng)。
“我們的夢想一直是使用越來越復(fù)雜的模型和數(shù)據(jù)，直到我們能夠擁有數(shù)字雙胞胎、虛擬人或代理人——一種有助于為特定患者選擇合適的臨床治療的模擬，具有高度的特異性或敏感性，” Arnau Montagud 解釋說，他在進行這項研究時是法國巴黎居里研究所的研究員，現(xiàn)在在西班牙巴塞羅那超級計算中心 (BSC)。“我們想知道我們定制細(xì)胞信號布爾模型的方法是否足夠準(zhǔn)確以區(qū)分不同的患者，以及這些模型是否可以用作對個性化藥物治療進行排名的試驗臺。”
首先，該團隊使用來自癌癥基因組圖譜 (TCGA) 和其他數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建涉及前列腺細(xì)胞信號傳導(dǎo)的所有相關(guān)途徑的網(wǎng)絡(luò)。然后他們將其轉(zhuǎn)換為通用布爾模型，其中網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點都可以分配兩個值之一——0(未激活或不存在)或 1(激活或存在)。來自 TCGA 的488 名前列腺癌患者的數(shù)據(jù)用于創(chuàng)建 488 名患者特異性布爾模型。例如，如果患者的腫瘤在特定基因中發(fā)生突變，這意味著網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點被滅活，并被賦值為 0。
建立這些模型后，該團隊在每個患者模型中尋找基因，這些基因在被抑制時會阻止癌細(xì)胞生長或促進癌細(xì)胞死亡。他們將這些基因縮小到現(xiàn)有藥物的目標(biāo)列表，并進行模擬以預(yù)測如果藥物結(jié)合會發(fā)生什么。這使他們能夠比較單個藥物對每位患者的影響，并提出對特定患者或患者群體有效的某些藥物。與其他人相比，某些基因的失活對某些患者的影響更大，這突出了個性化藥物治療的機會。模擬還發(fā)現(xiàn)了與 Gleason 評分測量的患者腫瘤等級相關(guān)的模式，
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