JITC：科学家或有望利用数学模型来解释癌症患者对免疫疗法的反应

能激活免疫系统寻找并杀灭癌细胞的免疫疗法能大大改善很多实体瘤患者的治疗效果，然而，仍然有一部分患者无法从这类疗法中获益，目前并没有免疫生物标志物能解释有类似疾病和疾病特征的患者为何会出现不同的治疗结果，近日，一篇发表在国际杂志Journal for ImmunoTherapy of Cancer上题为“Rethinking the immunotherapy numbers game”的研究报告中，来自Moffitt癌症研究中心等机构的科学家们通过研究揭示了如何利用数学模型来分析不同癌症疗法对肿瘤和免疫细胞动态学变化的影响，同时还能帮助预测个体化癌症疗法的治疗结果。

众所周知，癌细胞群和周围免疫环境之间的相互作用或会影响癌症的发生和进展，以及患者对免疫疗法的反应，有些患者对免疫疗法的反应很好，而其它患者则不然，目前研究人员并不清楚这些患者之间的差异。研究者Rebecca Bekker说道，就好像早期癌症和晚期疾病的治疗方式不同一样，免疫参与程度不同的肿瘤或许需要非常不同的治疗手段。

科学家或有望利用数学模型来解释患者对免疫疗法的反应。

图片来源：Journal for ImmunoTherapy of Cancer (2022). DOI: 10.1136/jitc-2022-005107

为此，研究人员就想通过研究来改善对肿瘤和免疫细胞相互作用的理解，从而帮助预测患者的治疗结局并识别出最佳的治疗手段，知晓这些动态学变化非常复杂，且难以在实验室环境下进行研究，研究人员采用了另外一种方法，借助数学建模来对这些相互作用进行概念化分析，他们开发了一种新型模型来模拟随着时间延续肿瘤细胞和免疫细胞组合之间所有可能的相互作用，其中包括肿瘤生长和消除的速率，以及免疫细胞招募和耗竭的相关参数等，这种模型最后的结果要么是出现免疫逃逸（即肿瘤细胞增长到其最大潜力），要么就是通过免疫细胞的抗肿瘤活性来控制肿瘤。

随后研究人员利用这种模型来模拟并预测不同类型疗法的治疗结局，包括影响肿瘤细胞或免疫细胞群尺寸的细胞毒性化疗和基于细胞的免疫疗法，以及影响肿瘤和免疫细胞群体之间相互作用性质的免疫检查点抑制剂，同时研究人员还解决了组合性疗法的治疗潜在结局。这种模型或能帮助分析如何让不同疗法进行组合，从而通过对肿瘤细胞群进行免疫细胞控制来为患者实现最佳的治疗效果，未来，研究人员希望这种新型数学模型能在临床中使用来帮助预测患者对疗法的反应并指导疗法的进行。研究者Heiko Enderling说道，数学抽象肿瘤学研究或能提供一种新型有潜力的方法来分析不同癌症疗法对患者肿瘤和局部免疫环境的影响效应，并能提供一种新机会来重新思考免疫治疗的游戏规则。

综上，本文研究中，研究人员揭示了综合性的数学肿瘤学方法如何帮助分析多种免疫疗法对患者肿瘤和免疫微环境的影响效应，以及如何将免疫疗法与细胞毒性疗法进行组合来用于改善机体的肿瘤反应并控制疗法对患者的毒性效应。（生物谷Bioon.com）

原始出处：

Rebecca A Bekker，Mohammad U Zahid,Jennifer M Binning, et al. Rethinking the immunotherapy numbers game, Journal for ImmunoTherapy of Cancer (2022). DOI: 10.1136/jitc-2022-005107