Ein neues mathematisches Modell könnte bei der Bewertung verschiedener Ansätze zur Behandlung von metastasierendem Krebs helfen

Ein Wissenschaftler des Rochester Institute of Technology half bei der Entwicklung eines neuen mathematischen Modells, das Ärzten und Patienten helfen könnte, verschiedene Ansätze zur Behandlung von metastasierendem Krebs zu bewerten. Assistenzprofessorin Nourridine Siewe von der School of Mathematical Sciences des RIT ist die Hauptautorin eines im Journal of Theoretical Biology veröffentlichten Artikels, in dem die neue Methode beschrieben wird.

In den letzten Jahren haben sogenannte Immun-Checkpoint-Inhibitoren dazu beigetragen, die Behandlung vieler metastasierender Krebsarten voranzutreiben, aber die Behandlung nützt aufgrund der Immunsuppression in der Mikroumgebung des Tumors nur einem begrenzten Prozentsatz der Patienten. Die Kombination von Immun-Checkpoint-Inhibitoren mit anderen Medikamenten wie Anti-PD-1 und Anti-CSF-1 könnte dazu beitragen, die Vorteile der Behandlung auf mehr Patienten auszudehnen, aber Faktoren wie Toxizität müssen ebenfalls berücksichtigt werden.

Siewe und sein Mitarbeiter von der Ohio State University entwickelten ein Modell, das die Wechselwirkungen zwischen Immunzellen und Krebs zeigt. Das Modell zeigt, wie sich die Anwendung verschiedener Medikamente in unterschiedlichen Mengen und zu unterschiedlichen Zeitpunkten auf das Tumorvolumen und die Toxizität des Patienten auswirkt. Siewe sagte, er hoffe, dass dies vom medizinischen Bereich genutzt werden könne, um die besten Möglichkeiten für klinische Studien zu finden.

Die Durchführung klinischer Studien ist sehr teuer, und dieses Modell kann Klinikern bei der Entscheidung helfen, welche Ansätze die günstigsten Bedingungen bieten. Unsere Simulationen untersuchten die Kompromisse zwischen der Reduzierung des Tumorvolumens und der Beibehaltung der Toxizität auf einem akzeptablen Niveau, und wir fanden heraus, dass die beste Strategie darin besteht, Anti-CSF-1 so früh wie möglich in größeren Mengen zu verabreichen.“

Nourridine Siewe, Assistenzprofessorin, School of Mathematical Sciences des RIT

Siewe sagte, er hoffe, in Zukunft mehr mit Forschern im medizinischen Bereich zusammenarbeiten zu können, um ähnliche Modelle zur Bewertung anderer Behandlungsarten zu entwickeln. Er stellt sich auch vor, dass das mathematische Modell in Form einer App präsentiert wird, die es Patienten und Ärzten ermöglicht, zu visualisieren, wie sich ändernde Behandlungsmethoden das Tumorvolumen und die Toxizitätswerte beeinflussen können.

Quelle:

Rochester Institut für Technologie

Referenz:

Siewe, N. & Friedman, A., (2022) Krebstherapie mit Immun-Checkpoint-Inhibitor und CSF-1-Blockade: Ein mathematisches Modell. Zeitschrift für Theoretische Biologie . doi.org/10.1016/j.jtbi.2022.111297.

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