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针对个别患者定制癌症治疗

文章出处:未知 责任编辑:PD-1编辑方 作者:PD-1编辑方 发表时间:2018-01-08 10:49

免疫治疗

尝试根除癌症往往与“第一批宇航员到月球的成功努力”相比。

但是,想象一下,如果牛顿的第二运动定律描述物体的质量与加速所需的力的大小之间的关系,那么我们只能得到有关将各种物体抛向空中的大量数据。

Thomas Yankeelov说,这与癌症研究的现状接近:数据丰富,但缺乏有效的法律和模型。

他认为,这个解决方案不是像一些人坚持的那样,要挖掘大量的病人数据,而是为了数字化癌症:揭示代表癌症如何以各种形式表现的基本公式。

德克萨斯大学奥斯汀分校(UT Austin)计算肿瘤中心主任,LIVESTRONG癌症癌症影像研究主任Yankeelov说:“我们正在试图建立描述肿瘤如何生长和对治疗反应的模型。戴尔医学院的研究所。“这些模型的参数是不可知论的,我们试图通过填充个体患者的测量数据来使它们非常具体。”

计算肿瘤学中心(更广泛的计算工程与科学研究所(ICES)的一部分)正在开发复杂的计算机模型和分析工具,根据其独特的生物学特性,预测癌症在特定个体中的进展情况。

2017年12月,应用力学与工程学院的 Yankeelov和UT Austin和慕尼黑理工大学的合作者撰写了计算机方法,他们可以预测脑肿瘤(胶质瘤)如何生长并对X射线放射疗法的反应更强准确性比以前的机型。他们通过包括像机械力作用于细胞和肿瘤的细胞异质性这样的因素来做到这一点。本文继续在2017年4月在“皇家学会界面杂志”上首次描述的研究。

他说:“现在我们正处于试图重新概括实验数据的阶段,所以我们有信心,我们的模型正在抓住关键因素。

为了开发和实施他们的数学复杂模型,该团队使用德克萨斯高级计算中心(TACC)的高级计算资源。TACC的超级计算机使研究人员能够解决比其他方法更大的问题,并且比单台计算机或校园集群的解决方案快得多。

国际消费电子展(ICES)主任J. Tinsley Oden指出,活体组织中肿瘤的侵袭和增长的数学模型已经在文献中“阴燃十年”,并在过去几年中取得了重大进展。

国家工程院院士奥登说:“我们正在取得真正的进展,以预测癌症的发展和衰退以及各种疗法的反应。”

模型选择和测试

多年来,已经提出了许多不同的肿瘤生长的数学模型,但是确定哪一个在预测癌症进展中最准确是一个挑战。

2016年10月,在应用科学数学模型和方法写作,团队使用大鼠癌症的研究,以测试13个领先的肿瘤生长模型,以确定哪些可以预测关键生存相关数量和各种疗法的影响。

他们应用了奥卡姆剃刀的原理,即在有两种解释的情况下,简单的通常会更好。他们通过开发和应用他们所谓的“Occam Plausibility算法”来实现这一原则,该算法为给定的数据集选择最合理的模型,并确定该模型是否是预测肿瘤生长和形态的有效工具。

该方法能够预测大鼠肿瘤在其最终质量的5%至10%内会有多大。

Oden说:“我们有一些例子,可以从实验室动物或人类受试者那里收集数据,并对癌症的发展以及各种疗法(如放疗和化疗)的反应做出惊人的描述。

该团队分析了磁共振成像(MRI),正电子发射断层扫描(PET),X线计算机断层扫描(CT),活组织检查和其他因素的患者特异性数据,以开发其计算模型。

涉及肿瘤反应的每个因素 - 无论是化学治疗药物到达组织的速度还是细胞相互发出信号的程度 - 都以一个捕捉其本质的数学方程为特征。

Oden说:“你把数学模型放在电脑上,调整它们,调整它们,学习更多。“从某种意义上说,这是一种可以追溯到亚里士多德的方法,但它可以访问最现代的计算和计算科学水平。”

该小组试图模拟组织,细胞和细胞信号水平的生物学行为。他们的一些模型涉及10种肿瘤细胞,包括细胞结缔组织,营养素和与新血管发育有关的因素等因素。他们必须为每个元素求解偏微分方程,然后将它们智能地耦合到所有其他方程。

Oden说:“这是计算科学中最复杂的项目之一,但你可以用超级计算机做任何事情。“有不同规模的模型可以互相交流,最终,我们需要学习校准每个模型,并计算它们之间的相互作用。”

从计算机到诊所

UT Austin的研究小组由30名教师,学生和博士后组成,不仅开发数学和计算机模型。一些研究人员在体外处理细胞样品; 有些做小鼠和大鼠的临床前工作。最近,该组织开始了一项临床研究,预测经过一次治疗后个体的癌症将如何发展,并利用这一预测来规划未来的治疗过程。

在范德比尔特大学,洋基洛夫以前的研究机构,他的研究小组能够准确预测一个乳腺癌患者在一个治疗周期后是否对治疗有积极的反应。他们试图在社区环境中重现这些结果,并通过增加描述肿瘤演变的新因素来扩展其模型。

数学建模和高性能计算的结合可能是克服癌症复杂性的唯一方法,这种癌症不是一种疾病,而是一百多种,每一种都有许多亚型。

洋基洛夫说:“没有足够的资源或病人来解决这个问题,因为变量太多了,直到最后。” “但是如果你有一个可以概括肿瘤如何生长和对治疗作出反应的模型,那么它就成了一个典型的工程优化问题。”我有这么多的药物,而且这么多时间,最好的方法是什么?肿瘤细胞的时间最长?

在TACC的计算帮助了Yankeelov加速他的研究。他说:“我们可以在几分钟内解决问题,这需要我们花3周的时间来利用我们老机构的资源。” “这是惊人的。”

根据Oden和Yankeelov的说法,很少有研究小组试图将临床和实验工作与计算模型和UT奥斯汀集团等最先进的资源同步。

Oden说:“这里有一个新的视野,更具挑战性的未来,你将回到基础科学领域,并从最初的原则对健康和幸福进行具体的预测。”

Yankeelov说:“把每个患者作为一个个体来填充这些模型,为他们做一个特定的预测,有一天能够把他们的模型,然后尝试在计算机上的一大堆治疗,以优化他们的个人治疗 - 这是最终的目标,我不知道如何在没有数学化问题的情况下做到这一点。”

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