肿瘤生长模型是什么?

2021年11月19日

几十年来，科学家们一直在努力利用计算模型来更多地了解各种类型的癌症以及它们在人体内的表现。特别是，这些模型已被用于监测肿瘤的生长随着时间的推移，无论是在接受化疗的患者和那些没有接受化疗的患者。

这些类型的模型除了为特定治疗对相关个体的疗效提供可操作的证据外，还在更大的数据集上提供了关于肿瘤行为的定量数据。这使得我们能够更好地了解癌症的行为，并及时地，开发更个性化的治疗方案对于个体患者来说

不同类型的肿瘤生长模型

虽然科学家们长期以来都同意使用计算模型来监测和预测肿瘤生长的优点，但这样做的确切方法一直是一个争论的主题。有许多不同的技术用于创建肿瘤生长模型，每一种都总结如下:

由于癌细胞在生长的早期阶段有规律地繁殖，指数模型在预测肿瘤在这一阶段的行为方面相当有效。然而，随着营养物质的消耗和血管新生抑制了肿瘤的活性，其功效逐渐下降。

该模型由ML门德尔松(ML Mendelsohn)在20世纪60年代提出，是指数模型的推广，与指数模型一样，它只在描述无限增长时有效。它将癌细胞的生长速度与癌细胞数量的某一特定幂数联系起来。

由皮埃尔·弗朗索瓦·维胡斯特(Pierre Francois Verhulst)于1838年创建的逻辑模型假设增长有一个上限，这是由其承载能力定义的。它预测，随着增长人口的增加，增长率将下降，直到满足承载能力时，增长率为零。

线性模型是最早用于检查癌细胞菌落生长的模型之一。它假设，虽然最初的增长是指数级的，但它将在以后达到一个平台，并继续以恒定的速度增长。

表面模型的核心假设是，在固体生长过程中，只有表面细胞能够分裂，而下面的细胞保持不变。这解释了早期表面细胞繁殖时的指数增长，但后来当肿瘤由更多的内部细胞组成时就会放缓。

由Ludwig Bertalanffy首创的这一模型是基于肿瘤生长与表面面积有内在联系的假设，但也解释了细胞死亡率的发生率。它被誉为人类肿瘤生长最准确的模型之一。

Gompertz模型最初由Benjamin Gompertz于1825年设计用于描述死亡率，它是逻辑模型的推广，包含一条与拐点不对称的曲线。研究发现，它在治疗乳腺癌和肺癌时最为有效。