新的数学模型可能导致更个性化的癌症疗法

研究人员已经找到了一种使用数学以更好地治疗癌症并防止复发的新方法。

利用它的第一个数学模型，滑铁卢大学的研究人员发现了一种研究互动的方法免疫系统和不同类型的癌症细胞。

使用他们的新模型，研究人员发现，在特定序列中施用不同的癌症治疗可以更好的目标癌症干细胞在肿瘤中，可能导致更加个性化的治疗方法癌症患者。

已知癌症干细胞驱动肿瘤生长，这意味着消除它们可能导致长期治疗成功，减少疾病复发的可能性。

“癌症和对治疗的反应可以因患者而异，”Waterloo的应用数学系的博士后研究员米歇尔·普尔兹·伯斯基说。“许多癌症研究人员和临床医生目前正在共同努力，识别和发展更多有针对性的治疗策略，并确定如何优化其对个体患者的有效性。

“我们在这项工作中开发的模型可能有助于创造和优化这些患者特定的治疗策略。”

在进行学习时，研究人员校准了模型实验数据从肿瘤生长和免疫治疗的研究。然后，它们使用校准模型来模拟化疗与不同类型的免疫疗法组合的影响，以预测最有效的治疗组合。

“这数值模拟预测在化疗之前赋予癌症干细胞特异性免疫疗法在减少肿瘤大小的情况下最有效，“Przedborksi是Waterloo Mathematics教授的教授监督，他被穆罕默德Kohandel监督，虽然癌症干细胞仅包含少量的百分比肿瘤细胞，它们促进肿瘤生长，通常是耐治疗，并且如果留下未选中，最终可能会有助于复发。

“我们的研究结果表明，如果一起使用，免疫疗法和化疗有可能更明显和高效地降低肿瘤大小，而不是自行治疗。”

研究“癌症干细胞靶向免疫疗法的数学建模”，出现在杂志中数学生物科学。

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