面向神经母细胞瘤化疗-免疫疗法的体内优化机理框架
组织与器官
2025-11-11 v1
摘要
为神经母细胞瘤（一种流行且常为致命的儿童实体肿瘤）制定最佳疗法策略的迫切需求。为满足指导临床决策的定量模型需求，开发了一种新型数学框架。免疫疗法（如Interleukin-2, IL-2）和化疗（以环磷酰胺为例）的联合疗法通过增强抗肿瘤免疫反应显示出显著的临床潜力。在本研究中，构建了一套由 tumor cells、自然杀伤细胞（NK）细胞和细胞毒性T淋巴细胞（CTL）组成的非线性耦合常微分方程组，机械性地描述这些关键免疫细胞群之间的相互作用。明确纳入了IL-2和环磷酰胺对这些关键免疫细胞群的药代动力学效应，从而可以模拟不同患者风险概况下的肿瘤动力学。所得结果为神经母细胞瘤患者的治疗方案提供了强大的计算平台，为其临床结果的改善提供了量化的路径。
引用
@article{arxiv.2511.05527,
title = {A Mechanistic Framework for in Silico Optimization of Neuroblastoma Chemo-Immunotherapy},
author = {Kate Brockman and Brian Colburn and Joseph Garza and Yidong Liao and B. Veena S. N. Rao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.05527},
year = {2025}
}