用于模拟肿瘤-免疫动力学和评估治疗策略的随机智能体模型

肿瘤-免疫相互作用是癌症进展和治疗结果的核心。在本研究中，我们提出了一个随机智能体模型，该模型整合了细胞异质性、空间细胞间相互作用和耐药性演化，以模拟二维微环境中的肿瘤生长和免疫应答。该模型捕捉了四种主要细胞类型——肿瘤细胞、细胞毒性T淋巴细胞、辅助性T细胞和调节性T细胞——的动态行为，并纳入了增殖、凋亡、迁移和免疫调节等关键生物学过程。利用此框架，我们模拟了不同治疗干预下的肿瘤进展，包括放疗、靶向治疗和免疫检查点阻断。我们的模拟再现了免疫豁免和空间免疫排斥等涌现现象。定量分析表明，所有疗法均在不同程度上抑制了肿瘤生长并重塑了肿瘤微环境。值得注意的是，联合疗法——尤其是靶向治疗与免疫疗法相结合——实现了最有效的肿瘤控制，并延缓了耐药性的出现。此外，敏感性分析揭示了治疗强度与疗效之间的非线性关系，凸显了最佳给药阈值的存在。这项工作展示了智能体模型在捕捉复杂肿瘤-免疫动力学方面的实用性，并为优化癌症治疗策略提供了一个计算平台。该模型具有可扩展性、生物学可解释性，并且非常适合未来与实验或临床数据的整合。