癌症建模如何辅助治疗?

每年，全世界有近1000万人过早地死于癌症。在英国，每两个成年人中就有一个会在人生的某个阶段患上癌症。大量投资被投入到癌症研究中，取得了一些有价值的突破，但也面临着艰难的挑战也一样。虽然医学和治疗的进步已经进步到大约50%的患者在诊断后可以活10年或更长时间，但关于这种致命疾病仍然有很多谜团。

在肿瘤发展的早期发现肿瘤对克服癌症至关重要，但为患者量身定制个性化治疗计划也同样重要。这是因为每种癌症都有不同的遗传特征，这些特征可以在宿主人类的环境中随着时间的推移而进化。因此，需要先进的技术来评估有关癌症的具体特征，并监测其在患者体内的发展。癌症建模就是这样一种技术。

什么是癌症模型?

从历史上看，所有了解和克服癌症的研究也都发生过在活的有机体内(在生物中，最常见的是实验室老鼠或人类病人)或在体外(在实验室)。在今天的癌症建模中，这两种选择仍然在追求，最常见的建模形式涉及从患者身上提取癌变组织，然后在实验室进行研究(在体外)或免疫缺陷小鼠(在活的有机体内)注射后。

然而，在过去的几十年里，技术的快速发展提供了一个新的选择:硅片．这项革命性的技术借助计算机编程来设想癌症在虚拟环境中的表现。这在当今数据收集和存储的现代时代尤其有用;从无数案例和数十年的研究中积累了如此多的信息，科学家们有大量的统计数据作为研究的基础。大数据尤其有助于这方面的研究。

什么是大数据?

大数据是指大量的数据集合，计算机对这些数据的研究和分析要比人类有效得多。由于现有信息的广度和深度，人类大脑很难(如果不是不可能的话)确定数据中的模式、趋势和相关链接，但由于人工智能(AI)和机器学习的出现，计算机现在可以在人类失败的地方取得成功。

这种技术已经应用于我们日常生活的许多方面，包括在家庭和工作场所。例如，物联网传感器可以检测到我们的冰箱何时供应不足，并自动订购更换，或者远程调整办公室的温度和湿度设置，以最大限度地提高舒适度，最大限度地减少能源消耗。大数据现在也通过各种不同的应用和学科证明了它在医学界的价值。癌症建模是一个具有巨大潜力的领域。

癌症建模有哪些不同类型?

如上所述，癌症建模更早在网上实验有一定差距。事实上，癌症建模研究已经以某种形式或其他形式进行了近两个世纪!然而，今天有了各种不同类型的癌症模型，每一个都有不同的运作方法和不同的目标。以下是一些最常见的:

• 肿瘤生长模型

有大量证据表明癌症是如何随着时间的推移而演变的-以及这种发展如何根据其生长的环境采取不同的形式。因此，医生开出治疗处方极具挑战性，因为一种癌症的表现可能与另一种不同，即使是同一种癌症，在预后付诸实施时也可能已经进化了。肿瘤生长模型因此，在预测癌症可能如何扩散方面可以有所帮助，但在非靶向方法上可能受到限制。

• 创新领导力的造型

随着科学的进步，我们从癌症患者身上提取活组织的能力为研究这种疾病开辟了新的可能性。从肿瘤中提取的癌细胞系(CCLs)传统上是获取和分析这一信息的最常见形式。提取后，在实验室中传代ccl并注射到免疫缺陷小鼠中以创建异种移植模型。虽然这种方法已经发现了一些关于癌症的重要发现，但它有几个缺点，其中最重要的是它不能足够准确地反映肿瘤的异质性，因为它不能解释人体的确切环境。

• PDX造型

患者来源的异种移植(PDX)建模是对这些问题的一个相对较新的答案。该技术与CCL建模原理相同，但试图通过立即将样本组织注射到小鼠体内，尽可能多地保留患者的生理特征。随着肿瘤周围的成纤维细胞、免疫细胞和血管细胞的更忠实地呈现，研究人员能够看到癌症是如何在更接近患者的环境中发展的。因此，它被认为在为特定的个体提供个性化治疗方面更有帮助。

尽管每一个癌症建模技术虽然我们对癌症在人体内的运作方式有了更深入的了解，但它们都有缺点。即使是PDX模型，这三种模型中最先进的一种，也带有昂贵的价格标签，而且涉及实验小鼠的动物权利问题。更重要的是，以这种方式提取癌变组织只能让科学家在精确的时间点上获得肿瘤行为的快照;等到预测结果出来的时候，癌症可能已经在病人体内再次进化了。

微芯片技术能提供什么帮助?

幸运的是，科技再次在这些问题上伸出了援手，这次是微芯片的形式。所谓的芯片上的癌症模型涉及在微芯片上构建受影响器官的生理结构和功能，从而重建与人体内部非常相似的环境。虽然不可能精确地复制人体的复杂性，但主要的生理要素可以令人满意地重建出来。

然后在病人的复制件中注入他们的DNA样本(含有癌细胞)。这种方法允许科学家实时观察肿瘤的发展，因为它可以持续监测(而不仅仅是通过上面提到的快照)。从理论上讲，这应该能更准确地反映癌症的演变，并使医生能够更适当地制定治疗方案。它也更划算，侵入性更小，而且巧妙地避开了经常困扰医学研究的虐待动物的争议问题。

癌症建模还能如何帮助患者?

除了对个性化治疗方案为了给病人最好的机会来战胜疾病，癌症建模还有很多其他的方法可以帮助他们。其中一种方法是监测他们对治疗本身的生理反应，以确保他们的病情不会恶化。通过这样做，建模可能能够提供一个早期预警系统，说明治疗正在产生负面影响，从而为护理人员提供足够的时间采取适当的行动。

具体来说，这种方法结合了两种不同类型的信息来创建其早期预警系统模型。首先是静态数据，即在治疗计划开始前收集的数据。这包括患者的人口统计数据、病史以及他们对先前治疗的反应。第二种是时间序列数据，即在治疗过程中实时收集的信息。这包括服用的特定药物、各种测试的结果、体温、水合水平和血压等因素。

这种类型的癌症模型在很大程度上是一种发展中的技术，只在小规模试验到目前为止。然而，这个想法是，通过结合分析这两个数据集，计算机可以预测患者何时对治疗计划反应不良，并发出警报。尽管存在这样的风险，即该系统可能过于敏感，产生过多的误报，从而导致医务人员出现警报疲劳，但在早期研究中，该技术已显示出令人鼓舞的结果。

Covid-19和癌症建模呢?

癌症模型用于帮助研究人员和医疗团队的另一种方式是在大流行期间的应用。据英国国民医疗服务体系称，封锁限制意味着向全科医生报告症状的人减少了导致一个地方网络的癌症转诊和检查下降了70%在大流行的早期阶段。

将转诊和检测率与冠状病毒大流行开始前的转诊和检测率进行比较，这种下降是显而易见的。不可避免的是，这种不足将表现为延迟转诊，而这正是建模能够提供洞察的地方。通过分析大量可用数据，NHS的研究人员能够估计遗漏病例的数量，并计算出未来可能需要多少检测能力。因此，癌症模型正在帮助NHS在面临现代最大挑战的同时保持稳健。