RIT科學家開發(fā)數(shù)學模型來評估潛在的癌癥治療方案

RIT 數(shù)學科學學院的助理教授 Nourridine Siewe 幫助開發(fā)了一種新的數(shù)學模型，可以幫助醫(yī)生和患者評估治療轉(zhuǎn)??移性癌癥的不同方法。

羅切斯特理工學院的一位科學家?guī)椭_發(fā)了一種新的數(shù)學模型，可以幫助醫(yī)生和患者評估治療轉(zhuǎn)??移性癌癥的不同方法。RIT數(shù)學科學學院助理教授Nourridine Siewe是《理論生物學雜志》上發(fā)表的一篇概述新方法的論文的主要作者。

近年來，稱為免疫檢查點抑制劑的藥物幫助推進了許多轉(zhuǎn)移性癌癥的治療，但由于腫瘤微環(huán)境中的免疫抑制，該治療僅使有限比例的患者受益。將免疫檢查點抑制劑與其他藥物(如抗 PD-1 和抗 CSF-1)配對可能有助于將治療的益處擴大到更多患者，但也需要考慮毒性水平等因素。

Siewe 和他在俄亥俄州立大學的合作者開發(fā)了一個模型，顯示免疫細胞和癌癥之間的相互作用。該模型顯示了在不同的劑量和時間點使用各種藥物如何影響患者的腫瘤體積和毒性水平。Siewe說他希望這可以被醫(yī)學領(lǐng)域用來指導臨床試驗的最佳機會。

“進行臨床試驗非常昂貴，這種模型可以幫助臨床醫(yī)生決定哪種方法提供最有利的條件，”Siewe 說。“我們的模擬研究了減少腫瘤體積和將毒性維持在可接受水平之間的權(quán)衡，我們發(fā)現(xiàn)最好的策略是盡早給予更大量的抗 CSF-1。”

Siewe 表示，他希望在未來與醫(yī)學領(lǐng)域的研究人員進行更多合作，以開發(fā)類似的模型來評估其他類型的治療方法。他還設(shè)想以應用程序形式呈現(xiàn)數(shù)學模型，使患者和從業(yè)者能夠直觀地了解不斷變化的治療方法如何影響腫瘤體積和毒性水平。