通过基于多细胞剂的模型探索前列腺癌的发病和进展
Margot Passier1,2, Maisa N G van Genderen1, Anniek Zaalberg3
1Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, the Netherlands.
Cancer research communications
|August 9, 2023
概括
前列腺癌的发展受到随机细胞相互作用和突变和微环境细胞等一致因素的影响. 了解这些可以帮助创建个性化的预防策略.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 在瘤学瘤学.
- 生物物理学的生物物理.
背景情况:
- 前列腺癌影响超过10%的男性.
- 瘤微环境显著影响前列腺癌的发病和进展.
- 了解早期的驱动因素对于预防和治疗至关重要.
研究的目的:
- 开发一个基于前列腺和其微环境的代理模型.
- 调查导致前列腺癌发展的因素 *in silico*.
- 对人类前列腺癌样本和患者数据进行模型预测的验证.
主要方法:
- 开发了一种基于代理的前列腺的计算模型.
- 嵌入的瘤细胞,与癌症相关的纤维细胞 (CAF) 和巨细胞.
- 经过验证的模型生长模式与人类前列腺癌的组织病理学分析.
- 与494名癌症患者的临床结果*in silico*瘤负载进行比较.
主要成果:
- 早期瘤发育受到巨细胞和瘤细胞之间的随机相互作用的强烈影响.
- 瘤生长的系统性偏差来自于突变获得概率和CAF/巨细胞促进.
- 该模型表明,预测的瘤负载和患者的临床结果之间存在强烈的关联.
结论:
- 前列腺瘤形成的可能性取决于随机事件和系统因素.
- 虽然随机性是无法控制的,但系统性因素为个性化预防策略提供了目标.
- 计算建模为前列腺癌的发展和患者的结果提供了宝贵的见解.
