数学模型可以帮助个性化的癌症治疗

南加州大学的一项新研究可能为改善肺癌的个性化护理和治疗铺平道路。该研究使用数学模型来检验肺癌转移的分子和解剖学特性之间是否存在联系，以及这是否对它们在全身的扩散方式有影响。

该小组的研究结果发表在今天的《科学》杂志上收敛科学身体肿瘤学在一些非小细胞肺癌患者中显示出一种模式，这些患者会发展为肺转移，然后肺转移又会扩散到肺部脑。

肺癌的肿瘤通常涉及相对的肺，以及肝，骨，脑和淋巴结。这是一个看似随机的过程，尚未充分量化。

然而，肺癌的主要定义不是它的解剖分布模式。相反，这种疾病的亚群通常由致癌驱动因子定义，如EGFR(表皮生长因子受体)、ALK(间变性淋巴瘤激酶)和ROS1 (ROS1原癌基因)受体酪氨酸激酶）。这些驱动突变均在临床上预测和预后，因为这些亚型对靶向治疗剂作出反应。

来自USC的Peter Kuhn教授说：“我们使用了664名非小细胞肺癌患者的回顾性数据库，并使用马尔可夫数学建模以时尚的方式评估转移性位点，每次进展氏病。从USC说：“我们的结果表明，我们的结果表明，通过肺转移患上非小细胞肺癌的脑内肺转移患上的原发性肺病的优先模式和外显子21 L858R突变。在这些情况下，大脑可以被归类为解剖海绵，具有更高的传入肿瘤蔓延的比例。

然而，在EGFR野生型患者中，我们发现肿瘤从肺部传播到骨骼的倾向。“

来自南加州大学的资深作者豪尔赫·尼耶娃博士说:“当前非小细胞肺癌指南,如来自国家癌症综合网络(机构)不区分通过表皮生长因子受体突变状态,对大脑成像的频率和时机,然而脑肿瘤患者的死亡率和发病率的显著原因EGFR外显子19和21畸变。

“如果这些EGFR突变的存在，特别是在渐进性肺病的设置中，指向脑转移的风险增加，这些患者可能会受益于加强的CNS特异性成像。治疗有限转移性疾病和有限复发的多种模式策略显示了提高晚期疾病中生存率的潜力，并可能直接影响EGFR外显子19和21突变与靶向治疗时患有肺癌的生物学。“

库恩教授说:“我们的研究结果表明，转移性癌症的分子和解剖学特征是内在联系的。需要进一步的研究来揭示这些转移进展的解剖差异的潜在机制。这样做可以在个体化管理中起到预测和预后的作用肺癌症。

“另外，虽然目前没有用于预测转移扩散的标准工具，但我们预期马尔可夫建模可以提供用于在个性化中向前驱动这种方法的车辆肺癌护理。”

---

---