非小细胞肺癌微环境模型预测最佳靶点

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近年来,肺癌已逐步成为国内城市中恶性肿瘤死亡原因的首位,具有高发病率和高致死率的特点。非小细胞肺癌约占所有肺癌病例的80%。尽管最近兴起的免疫和靶向治疗在抗肿瘤治疗中取得了显著进展,但获得性耐药性仍然是治疗过程中导致失败的普遍因素。肿瘤细胞的获得性耐药形成于并高度依赖于微环境,但其机理仍不清楚。因而,对于肿瘤治疗,在分子水平上认识肿瘤细胞与肿瘤相关免疫细胞和基质细胞的共同进化机制具有重要意义。肿瘤细胞可以绕过药物靶向的通路,通过重建细胞间信号网络的拓扑结构来恢复其良好的适存度。为此,我们描绘了肺肿瘤微环境的细胞间信号网络,并基于Logistic种群动力学建立模型来描述微环境内细胞种群的生长动力学过程和适存度变化。基于模型,模拟分析了传统治疗(手术和放化疗)和靶向治疗对虚拟病人的疗效。同时,如同打移动靶,我们提出一种靶向跟踪治疗策略来克服获得性耐药性。结果显示,肿瘤细胞始终保持良好的适存度,微环境内的旁分泌刺激对整个癌症发展有着不可忽视的作用。关于靶向治疗,与单靶治疗相比,抑制多种信号通路时的协同效应有助于显著延缓与疾病进展相关的致癌过程。由于传统治疗和靶向治疗之间有着明确的互补关系,两者相结合在虚拟患者的治疗中效果显著。由多靶治疗改进而来的靶向跟踪治疗在病人身体状况剧烈变化和产生获得性耐药性时均表现出良好的疗效,并对病人病情的长期控制提供了可能。
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