Mathematische Modelle summieren sich zu einer verbesserten Krebs-Immuntherapie

Eine Fusion von Mathematik und Medizin kann helfen zu verbessern die Wirksamkeit von Immuntherapien, potenziell lebensrettende Behandlungen, die die Möglichkeit erhöhen, dass der patient das eigene Immunsystem angreifen Krebstumoren.

Durch die Erstellung mathematischer Modelle, welche die komplexen Wechselwirkungen innerhalb der tumor-mikroumgebung (TME), die nicht – mutierten Zellen, die Bindegewebe und Blutgefäße innerhalb einer malignen tumor—Forscher am Massachusetts General Hospital (MGH) und der Harvard Medical School (HMS) kann Vorhersagen, wie Tumoren reagieren kann, um Immuntherapie, und wie Sie durch hinzufügen von anderen anti-Krebs-Medikamenten führen könnte, die zu einer verbesserten Behandlung. Zusätzlich werden die Modelle deuten darauf hin, dass die relative Gesundheit eines tumor-Blutversorgung Vorhersagen konnte, wie, dass der tumor reagiert auf die Immuntherapie.

Ihre Arbeit wird online beschrieben in Proceedings of the National Academy of Sciences.

Immun-checkpoint-Inhibitoren wie Keytruda (pembrolizumab) und Opdivo (nivolumab) haben sich stark verbessert Behandlung für mehr als ein Dutzend malignen Erkrankungen, einschließlich nicht-kleinzelligem Lungenkrebs, Nierenkrebs und Melanom, aber auch bei diesen Krebsarten nur eine Minderheit der Patienten profitieren von dieser Immuntherapie.

„Schätzungsweise 87% der Patienten, die aktuell nicht ableiten langfristigen nutzen von immun-checkpoint-blocker-Monotherapie. Daher sind neue therapeutische Strategien sind nötig, um die Verbesserung der response-raten bei Patienten, die resistent sind immun-checkpoint-Hemmung“, erklärt co-Autor Rakesh K. Jain, Ph. D., von der Edwin L. Steele-Labors in der Klinik für Radioonkologie MGH und HMS.

Gestörte Durchblutung (die Strömung von Blut durch die Gefäße in das Gewebe) ist ein gemeinsames Merkmal von vielen tumor-Typen, die Grenzen der Fähigkeit von Medikamenten zu erreichen malignen Zellen und die Ergebnisse in Hypoxie—ungewöhnlich niedrige Sauerstoff-Niveaus, die wiederum führen zu einer Unterdrückung der Immunantwort. Um diesem problem zu begegnen, Jain und Kollegen verwendet eine Kombination von computational und systems biology Techniken, ein Modell zu entwickeln, um zu bestimmen, ob „Normalisierung“ der Blutgefäße und stroma (Bindegewebe) in der TME konnte die Verbesserung der Wirksamkeit der Immuntherapie.

Obwohl andere Forscher haben Systeme entwickelt, die-level-mathematischen Modellen zur Vorhersage der tumor Reaktion auf die immun-checkpoint-Inhibitoren, Ihnen die erste zu integrieren, wesentliche Komponenten und Interaktionen der Zellen mit der TME als auch die bekannten Mechanismen der Immunantwort zu erklären, wie die TME könnten sich nachteilig auf die Wirksamkeit der Immuntherapie und für die Vorhersage der tumor-response-checkpoint-Inhibitoren.

Wichtig ist, die Studie weist auch auf mögliche Strategien für die Normalisierung der TME zur Verbesserung der Reaktion auf die Immuntherapie. Zum Beispiel, Normalisierung des stroma mit gemeinsamen Medikamente für die Behandlung von hohem Blutdruck könnte zu einer Verbesserung der Behandlung von desmoplastic Tumoren, die gekennzeichnet sind von dichten Geweben und komprimiert, sehr reichlich, aber unorganisiert Blutgefäße. Umgekehrt perfusion in Tumoren mit öffnen, undichte Blutgefäße, verbessert werden könnte mit niedrig-Dosis anti-angiogene Medikamente, die derzeit auf dem Markt, so dass für eine bessere Bereitstellung der Immuntherapie zum Zielgewebe.