科学家们已经开发出数学模型，作为评估潜在前列腺癌治疗的患者“代理人”。
今天发表在eLife上的这项研究最终可以帮助临床医生在开始治疗患者之前选择最有效的药物组合，从而可能改善他们的反应并避免耐药性。
研究人员使用了一种称为布尔建模的方法，该方法已被用于描述复杂细胞信号过程的动力学。但是现有的模型是通用的，并没有考虑到个体患者疾病之间的差异或他们对治疗的反应。
“我们的梦想一直是使用越来越复杂的模型和数据，直到我们能够拥有数字双胞胎、虚拟人或代理人——一种有助于为特定患者选择合适的临床治疗的模拟，具有高度的特异性或敏感性，” Arnau Montagud 解释说，他在进行这项研究时是法国巴黎居里研究所的研究员，现在在西班牙巴塞罗那超级计算中心 (BSC)。“我们想知道我们定制细胞信号布尔模型的方法是否足够准确以区分不同的患者，以及这些模型是否可以用作对个性化药物治疗进行排名的试验台。”
首先，该团队使用来自癌症基因组图谱 (TCGA) 和其他数据库的数据来创建涉及前列腺细胞信号传导的所有相关途径的网络。然后他们将其转换为通用布尔模型，其中网络中的所有节点都可以分配两个值之一——0(未激活或不存在)或 1(激活或存在)。来自 TCGA 的488 名前列腺癌患者的数据用于创建 488 名患者特异性布尔模型。例如，如果患者的肿瘤在特定基因中发生突变，这意味着网络中的节点被灭活，并被赋值为 0。
建立这些模型后，该团队在每个患者模型中寻找基因，这些基因在被抑制时会阻止癌细胞生长或促进癌细胞死亡。他们将这些基因缩小到现有药物的目标列表，并进行模拟以预测如果药物结合会发生什么。这使他们能够比较单个药物对每位患者的影响，并提出对特定患者或患者群体有效的某些药物。与其他人相比，某些基因的失活对某些患者的影响更大，这突出了个性化药物治疗的机会。模拟还发现了与 Gleason 评分测量的患者肿瘤等级相关的模式，
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