新的计算机模型可以帮助个性化癌症治疗-达纳法伯癌症研究所

达纳-法伯癌症研究所的科学家们已经开发了一个数学模型来预测一个病人的肿瘤可能表现的几个可能的治疗是最有可能是有效的。

杂志报道细胞报告，研究人员结合了几种类型的数据，从治疗前和治疗后活检乳腺肿瘤，以获得一个分子图像的癌症是如何演变的结果。

“更好地了解肿瘤的演进是真正个性化的癌症治疗能改善癌症治疗的设计和关键，说：”Kornelia Polyak，MD，PhD，乳腺癌研究员苏珊F. Smith妇女癌症中心在达纳-法伯。该模型由Polyak和Franziska米绍尔、达纳法伯博士开发的，计算生物学家。

本研究的47例患者行术前化疗缩小肿瘤可切除更容易患乳腺癌样本进行了分析。活检标本，占主要类型的乳腺癌，包括在诊断和化疗完成后，所采取的样本。

随着越来越多的认识，肿瘤中含有多种混合的癌细胞，其结构也在不断变化。这就是被称为肿瘤异质性。细胞可能会有不同的基因集和表型的异质性，或有不同数量的基因和染色体-遗传异质性。这些特点，以及不同类型的细胞与肿瘤的位置，形状如何癌症的发展，并在患者的结果是一个因素。

在生成预测模型，综合数据Polyak和米绍尔遗传和大量其他性状的个体细胞肿瘤样品中随着地图中的细胞位于肿瘤。

“我们问了两个问题如何影响治疗效果和如何处理异质性变化的异质性，说：”项。

计算机模型制作了一些一般性的结论。对于一个肿瘤内的遗传多样性，如不同的基因片段的拷贝有多少，在癌症中没有多大改变，没有反应，或只是部分反应治疗。

另一个结果是：在他们的细胞中的遗传多样性较低的肿瘤更容易完全反应比肿瘤更复杂的肿瘤。“一般来说，较高的遗传多样性是不是一件好事，”评论项。“结果表明，更高的多样性使得你不太可能对治疗做出反应。”

虽然局部或无反应患者化疗的肿瘤细胞的遗传多样性并没有强烈的影响，研究表明，某些类型的细胞-那些更可能增长迅速-更容易被淘汰，和细胞群的位置改变。

“基于这一认识，”Polyak说，“我们可以预测哪些肿瘤细胞可能被消除或减缓治疗，以及如何可以改变肿瘤的整体。”她说这个信息可以帮助病人谁没有对初始治疗反应良好的设计进一步的治疗策略。

研究人员说，在未来，癌症医生可以使用这种类型的模型来分析患者的肿瘤，其诊断结果可能有助于调整特定的药物和计划的治疗策略与肿瘤的预测行为相匹配。

该报告的第一作者是凡妮莎阿尔门德罗，博士，达纳法伯\/布里格姆与妇女癌症中心。

该研究是由u54ca143874和u54ca143798资助来自国家癌症研究所和美国合同能源de-ac52-07na27344和乳腺癌研究基金会部门的支持。

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