Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tác động của việc định giá thời gian trong các liệu pháp tối ưu điều trị ung thư: một nghiên cứu về bệnh bạch cầu mãn tính tủy
Tóm tắt
Thiết kế toán học của các liệu pháp tối ưu để chống lại ung thư là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong Bi toán học và Y sinh ngày nay, bởi vì sự liên quan của nó trong việc xây dựng các phác đồ điều trị riêng cho từng bệnh nhân. Tuy nhiên, cho đến nay, các liệu pháp tối ưu cho ung thư thường chỉ xem xét rằng sự ác tính hoàn toàn phụ thuộc vào nồng độ thuốc và số lượng tế bào ung thư, mà bỏ qua thực tế rằng sự phát triển nhanh của ung thư làm cho tình trạng bệnh tồi tệ hơn, và liều lượng thuốc ban đầu có thể gây hại hơn. Trong nghiên cứu này, chúng tôi phân tích cách mà các liệu pháp tối ưu bị ảnh hưởng khi sự tiến triển theo thời gian của ung thư được coi là một yếu tố bổ sung xác định ác tính, phân tích chi tiết các tác động đối với căn bệnh Bạch cầu mãn tính tủy đang được điều trị bằng imatinib. Lấy làm tham chiếu một mô hình toán học mô tả động lực học của Bạch cầu mãn tính tủy, chúng tôi thiết kế một bài toán liệu pháp tối ưu bằng cách điều chỉnh hàm mục tiêu về ác tính theo cách thông thường mà không xem xét yếu tố thời gian trong ác tính của ung thư. Cụ thể, chúng tôi giới thiệu một yếu tố định giá thời gian để nắm bắt sự gia tăng ác tính liên quan đến việc phát triển nhanh chóng của bệnh và các tác động tiêu cực liên tục của các liều thuốc ban đầu. Sau khi định giá các tham số liên quan, chúng tôi giải quyết và mô phỏng mô hình với và không có yếu tố định giá thời gian mới, so sánh các kết quả cho các liều thuốc và sự tiến triển của bệnh. Các mô phỏng tính toán của chúng tôi một cách rõ ràng cho thấy rằng việc xem xét một yếu tố định giá thời gian để nắm bắt ác tính tăng cao liên quan đến sự phát triển sớm của ung thư và việc sử dụng thuốc sẽ cho phép thiết kế các liệu pháp hiệu quả hơn. Cụ thể, khi yếu tố định giá thời gian này được đưa vào hàm mục tiêu, các liều thuốc tối ưu thấp hơn và không liên quan đến sự gia tăng y học đáng kể về số lượng tế bào ung thư hoặc thời gian bệnh. Dựa vào các mô phỏng của chúng tôi và như các chứng cứ sinh học mạnh mẽ đã chỉ ra, sự tồn tại của một yếu tố định giá thời gian ảnh hưởng đến ác tính trong ung thư điều trị không thể bị bỏ qua khi thiết kế các liệu pháp tối ưu cho ung thư. Thực tế, việc xem xét một yếu tố định giá thời gian điều chỉnh ác tính dẫn đến những lợi ích đáng kể về hiệu suất trong liệu pháp tối ưu với các tác động quan trọng từ góc độ y sinh, đặc biệt là khi thiết kế các phác đồ điều trị riêng cho bệnh nhân.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Magombedze G, Garira W, Mwenje E, Bhunu CP. Optimal control for HIV-1 multi-drug therapy. Int J Comput Math. 2011; 88(2):314–40.
Tarfulea N. A mathematical model for HIV treatment with time-varying antiretroviral therapy. Int J Comput Math. 2011; 88(15):3217–35.
Koizumi Y, Iwami S. Mathematical modeling of multi-drugs therapy: a challenge for determining the optimal 572 combinations of antiviral drugs. Theor Biol Med Model. 2014; 11:41.
Banks HT. Modeling and Control in the Biomedical Sciences.Berlin-Heidelberg-New York: Springer-Verlag; 1975.
Murray JD. Mathematical Biology I: An Introduction. Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag; 2002.
Murray JD. Mathematical Biology II: Spatial Models and Biomedical Applications. Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag; 2003.
Clark CW. Mathematical Bioeconomics. The Optimal Management of Renewable Resources. New York: Wiley; 1990.
Ledzewicz U, Schättler H, Friedman A, Kashdan E. Mathematical methods and models in Biomedicine. New York: Springer; 2013.
Eisen M. Mathematical Methods and Models in the Biological Sciences.New Jersey: Prentice Hall; 1988.
Gutiérrez Diez PJ, Russo HI, Russo J. The Evolution of the Use of Mathematics in Cancer Research.New York: Springer; 2012.
Świerniak A, Ledzewicz U, Schättler H. Optimal Control for a Class of Compartmental Models in Cancer Chemotherapy. Int J Appl Math Comput Sci. 2003; 13(3):357–68.
Murray JM. Optimal control for a cancer chemotherapy problem with general growth and cost functions. Math Biosci. 1990; 98(2):273–87.
Murray JM. Some optimal control problems in cancer chemotherapy with a toxicity limit. Math Biosci. 1990; 100(1):49–67.
Nanda S, Moore H, Lenhart S. Optimal control of treatment in a mathematical model of chronic myelogenous leukemia. Math Biosci. 2007; 210(1):143–56.
Aïnseba BE, Benosman C. Optimal control for resistance and suboptimal response in CML. Math Biosci. 2010; 227(2):81–93.
Schepers K, Pietras EM, Reynaud D, Flach J, Binnewies M, Garg T, Wagers AJ, Hsiao EC, Passegué E. Myeloproliferative neoplasia remodels the endosteal bone marrow niche into a self-reinforcing leukemic niche. Cell Stem Cell. 2013; 13(3):285–99.
Michor F, Hughes TP, Iwasa Y, Branford S, Shah NP, Sawyers CL, Nowak M. A. Dynamics of chronic myeloid leukaemia. Nature. 2005; 435:1267–70.
Kapoor S, Rallabandi VPs, Sakode C, Padhi R, PK Roy. A patient-specific therapeutic approach for tumour cell population extinction and drug toxicity reduction using control systems-based dose-profile design. Theor Biol Med Model. 2013; 10:68.
Cooper GM. The Development and Causes of Cancer. In: The Cell: A Molecular Approach. 2nd. Sunderland (MA): Sinauer Associates: 2000.
Largillier R, Ferrero JM, Doyen J, Barriere J, Namer M, Mari V, Courdi A, Hannoun-Levi JM, Ettore F, Birtwisle-Peyrottes I, Balu-Maestro C, Marcy PY, Raoust I, Lallement M, Chamorey E. Prognostic factors in 1038 women with metastatic breast cancer. Ann Oncol. 2008; 19(121):2012–19.
Symonds P, Bolger B, Hole D, Mao JH, Cooke T. Advanced-stage cervix cancer: rapid tumour growth rather than late diagnosis. Brit J Cancer. 2000; 83(5):566–8.
Narod SA. Tumour size predicts long-term survival among women with lymph node-positive breast cancer. Current Oncol. 2012; 19(5):249–53.
Schuurhuizen C, Konings I, Braamse A, Buffart L, Bloemendal H, Dekker J, Verheul HMW. The impact of cumulative toxicity on physical quality of life in patients with metastatic colorectal cancer receiving first line chemotherapy. J Clin Oncol. 2017; 35(15):3564–4.
Hanna N, Timmerman R, Foster RS, Roth B. J, Einhorn LH, Nichols CR. Long-Term Toxicity of Chemotherapy. In: Holland-Frei Cancer Medicine. 6th. Hamilton (ON): BC Decker: 2003.
Dunton CJ. Management of Treatment-Related Toxicity in Advanced Ovarian Cancer. Oncol. 2002; 7(5):11–19.
Marcolino MS, Boersma E, Clementino NCD, Macedo AV, Marx-Neto AD, M.Silva HCR, van Gelder T, Akkerhuis KM, Ribeiro AL. Imatinib treatment duration is related to decreased estimated glomerular filtration rate in chronic myeloid leukemia patients. Ann Oncol. 2011; 22(9):2073–9.
Oh H-S, Chung H-J, Kim H-K, Choi J-S. Differences in Overall Survival When Colorectal Cancer Patients are Stratified into New TNM Staging Strategy. Cancer Res Treat. 2007; 39(2):61–4.
Wahutu M, Vesely SK, Campbell J, Pate A, Salvatore AL, Janitz AE. Pancreatic Cancer: A Survival Analysis Study in Oklahoma. J Okl State Med Assoc. 2016; 109(7-8):391–8.
Schabath MB, Thompson ZJ, Gray JE. Temporal trends in demographics and overall survival of non-small cell lung cancer patients at the Moffitt Cancer Center from 1986 to 2008. Cancer Cont. 2014; 21(1):51–56.
Gretenm TF, Papendorf F, Bleck JS, Kirchhoff T, Wohlberedt T, Kubicka S, Klempnauer J, Galanski M, Manns MP. Survival rate in patients with hepatocellular carcinoma: a retrospective analysis of 389 patients. Brit J Cancer. 2005; 92:1862–8.
Wang X, Li X, Su S, Liu M. Marital status and survival in epithelial ovarian cancer patients: a SEER-based study. Oncotarget. 2017; 8(51):89040–54.
Fisher S, Gao H, Yasui Y, Dabbs K, Winget M. Survival in stage IIII breast cancer patients by surgical treatment in a publicly funded health care system. Ann Oncol. 2015; 26:1161–9.
Kantarjian H, O’Brien S, Jabbour E, Garcia-Manero G, Quintas-Cardama A, Shan J, Rios MB, Ravandi F, Faderl S, Kadia T, Borthakur G, Huang X, Champlin R, Talpaz M, Cortes J. Improved survival in chronic myeloid leukemia since the introduction of imatinib therapy: A single-institution historical experience. Blood. 2012; 119(9):1981–7.
Russo J, Frederick J, Ownby HE, Fine G, Hussain M, Krickstein HI, Robbins TO, Rosenberg B. Predictors of recurrence and survival of patients with breast cancer. Am J Clin Pathol. 1988; 88(2):123–31.
Gona̧lves H, Guerra MR, Cintra JRD, Fayer VA, Brum IV, Teixeira MTB. Survival Study of Triple-Negative and Non Triple-Negative Breast Cancer in Brazilian Cohort. Clin Med Insig Oncol. 2018; 12:1–10.
Migowski A, Silva GA. Survival of patients with clinically localized prostate cancer. Revista de Saúde Pública. 2010;44(2).
Capdeville R, Silverman S. Imatinib: a targeted clinical drug development. Semin Hematol. 2003; 40(2):15–20.
Fava C, Saglio G. Can we and should we improve on frontline imatinib therapy for chronic myeloid leukemia?Semin Hematol. 2010; 47(4):319–26.
In: PDR Network, (ed).Physycians’ Desk Reference, 64th ed. Montvale: LLC; 2010.
Friesz TL. Dynamic Optimization and Differential Games. New York: Springer; 2010.
Lenhart L, Workman JT. Optimal Control Applied to Biological Models. New York: Chapman & Hall; 2007.
Roosa K, Chowell G. Assessing parameter identifiability in compartmental dynamic models using a computational approach: application to infectious disease transmission models. Theor Biol Med Model. 2019; 16:1.
Chen C-L, Tsai H-W. Modeling the physiological glucose-insulin system on normal and diabetic subjects. Comput Meth Progr Biomed. 2010; 97:130–40.
Carneiro Maia VS. Mecanismos Moleculares Implicados en la Regulación de la Apoptosis y la Adhesión Celular por la Ruta c3g/p38 Mapk: Implicaciones en la Patogénesis de la Leucemia Mieloide Crónica. University of Salamanca: PhD dissertation; 2012.
Catlin SN, Busque L, RGale E, Guttorp P, Abkowitz JL. The Replication Rate of Human Hematopoietic Stem Cells in Vivo. Blood. 2011; 117(17):4460–6.
Parslow T. G, Stites DP, Terr AI, Imboden JB. Medical Immunology. New York: Lange-McGraw-Hill; 2001.
Wheater PR, Burkitt HG, Daniels VG, Deakin PJ. Functional Histology: A Text and Colour Atlas. Edinburgh: Churchill Livingstone; 1987.
European Medicines Agency. European public assessment report (EPAR) for Imatinib Accord. EMA/102742;2017.
Murray Lyon D. Does the reaction to adrenalin obey Weber’s Law?J Pharmacol Experiment Therapeut. 1923; 21(4):229–35.
Inoue M, Kaneko K. Weber’s law for biological responses in autocatalytic networks of chemical reactions. Phys Rev Lett. 2011; 107(4):048301.
Sinn HW. Weber’s law and the biological evolution of risk preferences: The selective dominance of the logarithmic utility function. Geneva Papers Risk Insur Theory. 2002; 28(2):87–100.
Strilka RJ, Stull MC, Clemens MS, McCaver SC, Armen SB. Simulation and qualitative analysis of glucose variability, mean glucose, and hypoglycemia after subcutaneous insulin therapy for stress hyperglycemia. Theor Biol Med Model. 2016; 13:3.
Bartley PA, Ross DM, Latham S, Martin-Harris MH, Budgen B, Wilczek V, Branford S, Hughes TP, Morley AA. Sensitive detection an quantification of minimal residual disease in chronic myeloid leukaemia using nested quantitative PCR for BCR-ABL DNA. Int J Laborat Hematol. 2010; 32(6):e222–8.