使用数学建模在治疗转移性前列腺癌的特征

大多数癌症死亡是由于肿瘤细胞的转移性传播和发展在遥远的地点。确定适当的治疗转移性疾病患者是具有挑战性的,因为有限的生物标记和检测能力,和穷人转移性肿瘤的特征。在一个新的研究发布和包括《华尔街日报》的封面上癌症研究,莫菲特癌症中心研究人员证明数学建模结合动态生物标志物可用于转移性疾病特点,确定适当的治疗方法来改善病人的结果。

转移性肿瘤可以大小不同,位置和组成。在个别病人转移也不同,治疗决策有挑战性。医生使用生物标记从血液标本收集,组织切片和图像识别合适的治疗策略。然而,这些技术受限于单一的时间点,分辨率差较小的病变和无法提供个人信息转移。科学家们正在调查动态生物标志物的潜在克服标准生物标记方法的局限性。

“动态标记预后不基于测量的绝对值在单个时间点,但相对随时间变化。例如,PSA倍增时间可能分层前列腺癌患者对化疗反应更好,进步转移性疾病或死于这种疾病,”吉尔说敦博士的研究科学家综合数学肿瘤学部门在莫菲特。

莫菲特人员利用数学建模和动态转移性疾病的生物标志物识别特征与更好的病人结果相关治疗。他们的分析集中在一个生物标志物前列腺特异性抗原(PSA)中常用的前列腺癌患者的诊断和治疗。研究人员进行他们的研究数据来自16个临床试验的患者适应治疗。自适应治疗期间,患者从治疗基础上给出优惠PSA水平的变化。这种方法旨在防止耐药肿瘤的发展和增长,导致治疗失败。

研究人员评估动态PSA生物标志物在第一个周期的自适应治疗,其中包括所花费的时间减少PSA在治疗负担50%,所花费的时间再生治疗时最初的价值。他们发现了几个关键的转移性疾病和生物标记物之间的关系,包括转移,是规模较大的治疗周期较长;转移具有更高比例的减缓耐药细胞周期;和转移细胞更快的周转率有更快的响应时间和药物较慢的再生。他们还与PSA动力学临床变量,包括格里森评分,评分系统用于显示不正常的前列腺癌细胞看起来和可能的癌症将如何推进;转移的数量在一个周期的变化;和总数量的周期的治疗。

团队执行额外的建模比较适应治疗连续治疗期间没有治疗休息。他们发现不同转移性肿瘤成分支持连续治疗,转移瘤内和不同成分支持自适应计划。这些观察表明,它可能会使用标准的数学建模方法结合动态和生物标志物来提高病人的疾病的特征并帮助确定适当的治疗方案。

“多尺度数学模型,如一个提议,可以帮助解决癌症的多维特性,导致更好的理解治疗成功与失败的司机。虽然这仅仅是第一步工作,这表明model-informed分析生物标志物和明显的转移在一个单一的周期自适应治疗可能有助于识别转移人口的重要特征为治疗提供进一步支持决策,”解释道亚历山大·安德森博士。部门的主席集成数学在莫菲特肿瘤学。

参考:加拉赫J, Strobl M,西J、et al . Intermetastatic和intrametastatic异质性形状自适应治疗自行车动力学。癌症Res。2023;83 (16):2775 - 2789。doi:10.1158 / 0008 - 5472. - 22 - 2558

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