免疫疗法是一种可能挽救生命的疗法，可增强患者自身免疫系统攻击癌细胞的能力。而数学和医学的融合，可能有助于提高免疫疗法的疗效。通过创建描述肿瘤微环境（TME）内复杂相互作用的数学模型——恶性肿瘤内的非突变细胞、结缔组织和血管，麻省总医院（MGH）和哈佛医学院（HMS）的研究人员可以预测肿瘤如何对免疫疗法产生反应，以及如何添加其他抗癌药物能改善治疗效果。
此外，这些模型表明，肿瘤血液供给的相对健康程度可以预测该肿瘤对免疫疗法的反应。
他们的研究成果在线发表在《美国国家科学院院刊》上。
免疫检查点抑制剂，例如Keytruda®（pembrolizumab）和Opdivo®（nivolumab）大大改善了十多种恶性肿瘤的治疗，包括非小细胞肺癌、肾癌和黑色素瘤，但即使在这些癌症中，也只有少数患者从免疫疗法中受益。
“据估计，目前有87％的患者无法从免疫检查点抑制剂单药治疗中长期获益。因此，需要新的治疗策略来提高免疫检查点抑制剂耐药患者对药物的反应率。”研究的共同作者、麻省总医院以及哈佛医学院放射肿瘤科Edwin L. Steele实验室的Rakesh K. Jain博士解释说。
血流灌注受损（组织血管中血液的流动）是许多肿瘤类型的共同特征，它限制了药物到达恶性细胞的能力并导致缺氧，不正常的低氧水平会反过来导致免疫反应的抑制。为了解决这个问题，Jain和同事们将计算和系统生物学技术相结合，开发了一个模型来确定肿瘤微环境中血管和基质(结缔组织)的“正常化”是否可以提高免疫治疗的疗效。
尽管其他研究人员已经开发出系统级的数学模型来预测肿瘤对免疫检查点抑制剂的反应，但他们的模型是头一个结合关键成分和与肿瘤微环境相互作用的细胞以及已知的免疫反应机制，来解释肿瘤微环境如何对免疫疗法的疗效产生不利影响，并预测肿瘤对检查点抑制剂的反应。
重要的是，该研究还指出了使肿瘤微环境正常化，从而改善免疫治疗疗效的潜在策略。
例如，用常见的治疗高血压的药物使基质正常化，可以改善结缔组织增生性肿瘤的治疗。结缔组织增生性肿瘤的特征是组织致密，血管丰富但紊乱。相反，目前市场上的低剂量抗血管生成药物可以改善血管渗漏的肿瘤的灌注，从而更好地向目标组织递送免疫药物。
塞浦路斯大学的联合通讯作者Triantafyllos Stylianopoulos博士补充说：“肿瘤灌注情况的确定是免疫疗法有效性的关键，这提示灌注可以作为免疫疗法有效性的生物标志物。”
原文链接：
https://www.massgeneral.org/news/press-release/Math-models-add-up-to-improved-cancer-immunotherapy
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