骨転移性前立腺癌に対する効果的な治療戦略を定義するための予測計算モデル

治療不可能な骨転移性前立腺癌に対する治療戦略の有効性を迅速に評価する能力は急務です。前臨床のin vivoモデルは、がん-骨マイクロ環境における同時多細胞相互作用に対する治療の時間的効果を定義する能力が制限されています。生物学的および計算モデルアプローチを統合することで、この制限を克服できます。ここでは、骨転移性前立腺癌のために生物学に基づいた離散ハイブリッドセルオートマトン（HCA）モデルを生成し、仮想的なターゲット療法の最適な治療ウィンドウを特定しました。原理の証明として、既知の多面的な細胞効果があるTGFβに焦点を当てました。HCAシミュレーションは、前転移状況でのTGFβ阻害に対する最適な効果を予測し、定量的な出力は前立腺癌細胞の生存率、破骨細胞の形成および骨芽細胞の分化に対する重要な影響を示しています。シリコの予測は、骨転移性前立腺癌のモデル（PAIIIおよびC4-2B）でin vivoで検証されました。ヒトの骨転移性前立腺癌標本の分析は、TGFβの異種癌細胞使用を明らかにします。患者特有の情報をHCAモデルに流し込み、TGFβ阻害剤治療が病気の進行に及ぼす影響を予測しました。全体として、統合された計算/生物学アプローチが骨転移性前立腺癌に対する潜在的なターゲット療法の有効性を迅速に最適化できる方法を示します。