佛罗里达州的坦帕。-放射治疗是治疗癌症最常用的方法之一。然而，尽管它的长期和广泛的使用，放射治疗往往是一个一刀切的治疗，很少考虑到个体患者的肿瘤生物学。莫菲特癌症中心(Moffitt Cancer Center)的研究人员正试图通过计算机建模来提高放射治疗的个性化。在发表在《肿瘤学》杂志上的一项新研究中，他们模拟了癌细胞和免疫细胞之间的相互作用，以及它们随后对辐射的反应，如何影响肿瘤。他们提出，他们的模型可能有助于预测患者对放射治疗的反应。
癌症患者对放射治疗的反应不同取决于他们所患肿瘤的类型，以及个体的遗传因素。此外，肿瘤包含多种不同的免疫细胞、血管网络和周围组织结构，这些都极大地影响治疗反应。例如，大量的抑制性免疫细胞的存在可以使肿瘤细胞逃脱细胞死亡，而大量的免疫效应细胞可以促进癌细胞死亡。许多新兴疗法正试图通过增强免疫效应细胞的作用来改善放射治疗;然而，考虑到辐射剂量、时间表和时间方案的广泛范围，很难确定最佳的临床方法。
莫菲特的研究人员决定利用数学建模方面的进展来提高他们对细胞对放射治疗反应的理解。他们开发了一个计算机模型来研究肿瘤免疫环境和肿瘤对放射治疗的反应之间的关系，有或没有特定的患者因素。在他们的模型中，他们包括了诸如细胞增殖、迁移、细胞死亡、免疫细胞运动、细胞间相互作用和辐射的细胞毒性影响等因素。
研究小组从他们的模型中发现，肿瘤细胞要么逃脱免疫的捕食，要么被免疫系统消灭，这取决于免疫效应细胞和抑制细胞的数量。他们分析了来自31种肿瘤类型的10469名患者的样本，并能够估计每种肿瘤中的肿瘤、免疫效应细胞和免疫抑制细胞的数量。他们将这些结果映射到他们的模型中，揭示了放射疗法有潜力将免疫环境转变为支持肿瘤根除的环境，而其他没有经历这种转变的肿瘤可能会重新生长。研究人员将预测这些辐射诱导转移的因素组合成一个单独的辐射免疫评分(iRIS)。
研究人员随后使用他们的模型分析了接受放疗的非小细胞肺癌(NSCLC)患者的数据，并证明了iRIS评分与肿瘤对放疗的反应和患者的总生存期相关。他们发现，将iRIS值与另一种生物标志物(称为放射敏感性指数(RSI))相结合，可以将患者对放射治疗的反应分层，低RSI和低iRIS评分与增强的放射可治愈性相关。
有了这个模型，就可以模拟个体患者对辐射的反应，并预测在免疫靶向剂的帮助下或不帮助下实现肿瘤控制所需的最小辐射剂量。在他们的模型中，大约一半的NSCLC患者被预测在低辐射剂量的情况下肿瘤得到了持久的控制，而40%的患者需要更高的辐射剂量。
“基于agent的模型模拟预测，一些患者可能需要辐射剂量增加或免疫疗法的联合治疗，而另一些患者可能需要大幅减少辐射剂量，以利用有利的免疫环境。”资深研究作者Heiko Enderling博士说，“这种跨学科的方法是对细胞内在分子辐射敏感性和癌细胞外部免疫环境对辐射反应的调节的概念理解的第一步。”
作者指出，未来的研究将评估他们的模型是否可以应用于其他类型的放疗肿瘤。
本研究由国家癌症研究所(P30 CA076292)、南佛罗里达大学医学院癌症研究科特纳-沙发椅、佛罗里达乳腺癌基金会和佛罗里达学术癌症中心联盟支持。
莫菲特癌症中心
莫菲特致力于一项拯救生命的使命:为癌症的预防和治疗做出贡献。坦帕癌症中心是美国国家癌症研究所指定的52个综合癌症中心之一
