Используя подход математического моделирования, ученые обнаружили, что определенные параметры роста опухоли у мышей могут предсказать эффективность лекарств, блокирующих образование кровеносных сосудов, питающих опухоль. Результаты опубликованы в PLOS Computational Biology.
Даже в пределах одного и того же типа рака разные опухоли могут по-разному реагировать на противораковые препараты, а некоторые опухоли вообще не реагируют. Следовательно, полезно определить особенности опухоли, которые могут служить "прогностические биомаркеры" чтобы спрогнозировать, как опухоль человека может реагировать на определенное лечение. Однако до того, как лекарства будут испытаны на людях в клинических условиях, их обычно исследуют на мышах.
Стремясь улучшить доклинические испытания лекарств, Томас Гэдди из Университета Южной Калифорнии, Лос-Анджелес, и его коллеги из исследовательской группы профессора Стейси Финли исследовали потенциальный прогностический биомаркер для типа лекарства от рака, известного как антиангиогенная терапия. Это лечение препятствует образованию новых кровеносных сосудов, которые могут способствовать росту опухоли.
Ранее исследователи построили математическую модель, которая имитирует активность белка VEGF, стимулирующего рост кровеносных сосудов, в опухоли мыши. Для нового исследования они добавили в модель компонент, который имитирует реакцию опухоли на лекарства, нацеленные на VEGF и подавляющие его активность. Они обучили и подтвердили модель, используя реальные данные о росте опухоли у мышей.
Используя свою новую модель, исследователи обнаружили, что определенные параметры роста опухоли могут успешно и точно предсказать ее ответ на антиангиогенное лечение, направленное на активность VEGF. Используя эти характеристики, они смогли предсказать, насколько эффективным будет лечение (i.е., замедлится ли рост опухоли), даже до начала лечения.
Если эти результаты подтвердятся в исследованиях на живых мышах, они могут в конечном итоге привести к новым стратегиям прогнозирования ответа опухоли на антиангиогенную терапию у людей. Тем временем исследовательская группа использует свою модель для моделирования такого исследования.
"В нашем исследовании с виртуальными мышами мы будем моделировать рост опухоли с лечением и без него и определить, действительно ли параметры роста можно использовать для различения мышей, опухоли которых будут реагировать на терапию, или нет," Финли говорит. "Мы также изучаем опубликованную литературу, чтобы найти больше экспериментальных данных для дальнейшей проверки наших прогнозов модели."