跨癌症模型模擬免疫細胞行爲

在癌症的背景下，跨多個尺度的詳細的免疫細胞行爲機理模型提供了臨牀相關的見解，可用於瞭解現有的免疫療法並制定更理想的治療策略。這些模型捕獲了免疫細胞的各個方面：（a）通過預測單個免疫細胞中細胞內信號網絡的動力學來表現單細胞行爲；（b）腫瘤與免疫細胞之間的多細胞相互作用；（c）跨空間和不同形式的多尺度動力學生物組織的水平。計算模型顯示可提供有關免疫細胞行爲和免疫治療策略的詳細定量見解。要更好地理解腫瘤中的免疫細胞反應，就需要對細胞內信號傳導，多細胞相互作用以及空間和全身動力學進行多尺度建模。
計算模型使得考慮免疫細胞激活和腫瘤-免疫相互作用的複雜性和多尺度性成爲可能。包括我們自己在內的幾個研究小組已經證明，數學建模可以補充免疫學和免疫療法的臨牀前和臨牀研究。這些模型提供了一個框架，可以產生關於針對增強免疫激活的靶向途徑的新假設。因此，計算建模是對實驗研究的補充，可以利用正在生成的大型數據集。鑑於腫瘤與免疫相互作用的複雜性，已採用了一系列建模方法來研究其相互作用。這包括確定性微分方程模型以及基於隨機主體的建模。普通微分方（ODE）模型描述了連續狀態變量（即物種的濃度或特定類型細胞的數量）如何隨時間變化。偏微分（PDE）模型用於預測狀態變量相對於時間和空間的變化。另外，基於代理的模型（ABM）用於模一組遵循一組已定義規則的相互作用網絡引起的一組細胞的離散行爲。每種方法都有其優勢，可用於回答與腫瘤-免疫相互作用有關的特定生物學問題，包括細胞內信號傳導，細胞間相互作用和全身動力學。偏微分方程（PDE）模型用於預測狀態變量相對於時間和空間的變化。另外，基於代理的模型（ABM）用於模擬一組遵循一組已定義規則的相互作用網絡引起的一組細胞的離散行爲。每種方法都有其優勢，可用於回答與腫瘤-免疫相互作用有關的特定生物學問題，包括細胞內信號傳導，細胞間相互作用和全身動力學。偏微分方程（PDE）模型用於預測狀態變量相對於時間和空間的變化。另外，基於代理的模型（ABM）用於模擬一組遵循一組已定義規則的相互作用網絡引起的一組細胞的離散行爲。每種方法都有其優勢，可用於回答與腫瘤-免疫相互作用有關的特定生物學問題，包括細胞內信號傳導，細胞間相互作用和全身動力學。
雖然在腫瘤與免疫相互作用的背景下進行建模的應用一直是衆多評論的重點（Cappuccio，Tieri和Castiglione，2016年 ; Eftimie，Gillard和Cantrell，2016年 ; Konstorum，Vella，Adler和Laubenbacher，2017年 ; GE Mahlbacher，Reihmer，＆Frieboes，2019），在這裏，我們具體介紹免疫細胞機制模型及其與腫瘤細胞相互作用的例子。審查包括三個部分，根據建模的規模進行組 織）：( a）單細胞：單個免疫細胞中的信號網絡，（b）多細胞：腫瘤與免疫細胞之間的相互作用，（c）多尺度：跨空間和不同水平的生物組織的模擬。鑑於考慮到複雜的腫瘤微環境的重要性，我們在後兩節中總結了幾種已發表的模型。在所有情況下，我們都會小心列出用於模型構建的實驗數據。