Mathematische modellierung kann helfen, leukämie-therapie


Mathematische modellierung kann helfen, leukämie-therapie

Eine Studie, die in der Open-Access-Zeitschrift veröffentlicht wurde PLoS Computational Biology Zeigt, wie anspruchsvolle mathematische Modellierung die Entwicklung eines optimal zeitgesteuerten Impfstoffs für chronische myeloische Leukämie (CML) gefördert hat.

Die Forscher Doron Levy (Universität Maryland), Peter P. Lee (Stanford University) und Peter S. Kim (École Supérieure d'Électricité, Gif-sur-Yvette, Frankreich) sammelten Daten über vier Jahre von CML-Patienten, die Therapie erhielten Mit dem Medikament Imatinib. Sie entwickelten dann ein mathematisches Modell, das die natürliche Anti-Leukämie-Reaktion eines Patienten verwendet, wenn es mit Imatinib behandelt wird, um die Behandlung der Leukämie zu verbessern.

"Durch die Kombination neuartiger biologischer Daten und mathematischer Modellierung haben wir Regeln für die Gestaltung adaptiver Behandlungen für jeden einzelnen Patienten gefunden", bemerkte Professor Doron Levy. "Geben Sie mir tausend Patienten und mit diesem mathematischen Modell kann ich Ihnen eine tausend verschiedene kundenspezifische Behandlung geben Pläne."

Levy deutet darauf hin, dass es sowohl die Droge als auch die natürliche Immunantwort des Körpers ist, die für die Leukämie-Remission verantwortlich sind. "Nach dem Start von Imatinib steigt die Anti-Leukämie-Immunantwort allmählich an, aber es beginnt sich zu schwächen, nachdem es einen Höhepunkt erreicht hat Gut in die Behandlung."

Wenn diese Schwächung auftritt, können Krebszellen beginnen, Widerstand gegen das Medikament zu entwickeln, und die Therapiekabine wird unwirksam. Es ist an diesem Punkt, dass das Immunsystem gestärkt werden muss, und die Autoren vorschlagen, bestrahlt Pre-Therapie Blut sollte in den Patienten eingeführt werden. Die Forscher behaupten, dass weitere Studien notwendig sind und zu Tiermodellen und klinischen Studien führen sollten.

Dynamik und potenzielle Auswirkungen der Immunantwort auf chronische myeloische Leukämie

Kim PS, Lee PP, Levy D

PLoS Computational Biology . 4 (6): e1000095.

Doi: 10.1371 / journal.pcbi.1000095

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