文摘
细胞毒性治疗和抗血管新生药物的结合正成为一个最有前途的战略在恶性肿瘤的治疗。但是,这些治疗的时机和测序似乎发挥重要作用在实现协同的结果。使用数学建模方法,基于实验数据,我们调查的空间和时间针对肿瘤细胞和neovasculature纳米输送系统。我们的模型表明,纳米尺度的实验成功交付系统的捕获关键取决于化疗药物在肿瘤组织内。数值结果还表明,大量进一步改善纳米输送系统的效率可以通过调整的时间瞄准机制。
1。介绍
肿瘤的增长超出了一个无血管的状态需要扩张的血管网络,实现这一过程通过招聘宿主血管(血管)和/或血管生成。虽然抑制肿瘤血管生成是一个有前途的癌症的治疗和控制方法,目前最近的临床前研究表明,抗血管新生的策略不太可能产生显著提高治疗自己,而是需要与常规治疗结合使用来实现最大利益(<一个href="#B8">1一个>,<一个href="#B9">2一个>]。然而,到目前为止,实验研究结合反血管增生和细胞毒性治疗显示不同的结果(<一个href="#B15">3一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -<一个href="#B14">9一个>),也许部分原因在于不同的调度和测序这些模式。
目前,一个主要挑战传统和抗血管新生疗法的成功结合,抗血管新生的政府代理人损害血液流动在肿瘤微环境内,从而防止有效的化学治疗剂的交付。这个困难也必须与新兴肿瘤脉管系统的“正常化”的概念。肿瘤血管网络,起源于异常血管生成与有缺陷的内皮时空上异构,基底膜,和周皮细胞覆盖率和特点是间质高血压、缺氧和酸中毒<一个href="#B9">2一个>]。虽然高全球血液流动特性的许多肿瘤,肿瘤脉管系统非常不规则<我>效率低下的我>在提供营养,以及化疗药物、恶性细胞。有人建议(<一个href="#B8">1一个>,<一个href="#B9">2一个>某些抗血管新生的明智的政府特工可以结构上和功能上“正常化”异常的肿瘤血管网络,呈现脉管系统更有利于有效的药物靶向肿瘤细胞和营养。这瞬态正常化的特点是更常规的血管形态和基底膜结构,外膜细胞覆盖率,增加和减少缺氧和孔隙流体压力。最近的实验和临床研究表明,VEGF(血管内皮生长因子)信号的封锁,被动地砍掉一些不成熟和漏水的血管肿瘤,并积极重塑剩下的血管,导致一个更规范化网络(<一个href="#B21">10一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -<一个href="#B23">12一个>]。更最近,它已经表明,建立血管周的一氧化氮梯度也可能导致肿瘤血管正常化(<一个href="#B11">13一个>]。
严重限制利用规范化的血管网络,这样的状态持续只有很短的时间内<一个href="#B23">12一个>,<一个href="#B6">14一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -<一个href="#B1">16一个>]。肿瘤血管正常化的瞬态窗口已经过去之后,肿瘤氧化和减少化疗药物的渗透。随后的缺氧激活低氧诱导因子(HIF-1<我>α我>,移植许多基因参与血管生成,使肿瘤细胞对化疗药物(<一个href="#B17">17一个>,<一个href="#B3">18一个>]。因此,空间和时间肿瘤定位起着至关重要的作用在设计有效的综合治疗策略。
森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>)最近设计了一个新颖的交付系统(称为纳米细胞)组成一个纳米级pegylated-lipid信封核纳米涂层。化学治疗剂(阿霉素)是纳米颗粒和共轭反血管增生剂(combretastatin)被困在脂质信封。纳米细胞的渗出液进入肿瘤通过增强的渗透和保留(EPR)效应(<一个href="#B24">20.一个>,<一个href="#B20">21一个>)(见图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/fig1/" target="_blank">1一个>),由于肿瘤脉管系统的高度漏水的性质(毛孔的直径400 - 600 nm)。这是图中清晰可见<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/fig1/" target="_blank">1一个>优惠累积的纳米细胞(与量子点标记)在肿瘤相比其他vascularised组织:纳米细胞空间限制在正常血管但渗出液从肿瘤脉管系统(<一个href="#B19">19一个>]。抗血管新生的快速释放剂导致至少部分肿瘤血管网络的崩溃。裹入纳米粒子然后慢慢释放化疗药物,仍局部由于破坏附近的脉管系统。森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>)相比,连续给药使用纳米细胞的影响与一些传统方法在小鼠B16转椅:F10黑色素瘤或路易斯肺癌癌。动物治疗纳米细胞含有两种药物显示一个更好的比任何其他治疗组肿瘤反应。
虽然上述纳米交付方法产生显著改善影响肿瘤控制,还有潜力释放动力学的进一步细化。这让我们适应数学模型(<一个href="#B12">22一个>],它整合了肿瘤细胞,血管网络,以及它们的相互作用,化疗和抗血管新生疗法的影响实验系统研究了森古普塔等。此模型的细节描述的部分<一个href="#sec2">2一个>和<一个href="#sec3">3一个>讨论的机制的协同效应的纳米细胞治疗建议由我们的模型,以及它如何可能进一步改善纳米细胞治疗的效率。
2。方法
为了设计一个高效的细胞毒性和抗血管新生疗法的组合,有必要考虑肿瘤血管的机制和时间响应抗血管新生药物,以及肿瘤的生长之间的耦合,血管网络,和响应细胞毒性药物。我们最近开发了一个数学模型,其中包括肿瘤细胞和血管网络,以及它们的相互作用,并应用研究的结合反血管增生和放射疗法的治疗(<一个href="#B12">22一个>]。温克勒的实验数据等。<一个href="#B23">12一个>)被用来估计模型参数并验证其预测。结果表明,抗血管新生疗法的应用,这暂时导致更好的治疗药物,在放射治疗之前,是最有效的方法,与实验结果一致。
在本文中,我们建立之前的数学模型(<一个href="#B12">22一个>),包括化疗和纳米细胞的顺序释放动力学的影响。模型在制定我们的指导原则是使最小的假设底层现象学的细胞过程,同时结合实验的基本特征森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>]。后者的一个关键特性是释放动力学药物的纳米细胞:combretastatin快速释放(12 h内达到显著水平),而阿霉素释放缓慢延长15天(脂质体相比,大约4天)。我们的数学模型包含了这个时间目标概要文件并允许完全控制其他可能的因素增加纳米细胞治疗的有效性,如药物总量的差异给癌细胞。因此,我们可以直接测试和进一步研究颞森古普塔等提出的定位机制。<一个href="#B19">19一个>]。
2.1。肿瘤细胞和血管网络
肿瘤生长的先前的研究后,我们模型中肿瘤细胞的密度(在位置在时间由时空领域)根据费雪方程的一种变体(下图)。这部小说方面,我们的方法是类似的介绍模型血管的密度。这绕过了占血液流动的确切性质,正如前面演示(<一个href="#B12">22一个>)之间的相互作用增长的关键特性和血液供给可以被进化方程: 为简单起见,上述方程无量纲形式给出。他们是通过转换对应dimensionful相关方程,,(<一个href="#B12">22一个>),是净增殖率,是肿瘤细胞的扩散系数,是肿瘤细胞的“承载能力”。
为,(<一个href="#EEq1.1">1一个>(无量纲)费雪方程),有两个不动点:一个不稳定的不动点(没有人口)和一个稳定的不动点(人口饱和烃承载能力)。没有非线性项的,也就是说,对于简单的指数形式(1)领导,整合双方,扩散系数为常数,一个简单的指数增加细胞的数量。除了一个无血管的肿瘤的生长状态(最大大小约1 - 2毫米直径)需要血管网络的发展。额外的术语(1)表明,肿瘤生长是增强血管的存在。在数学上,这将导致一个稳定的不动点;见下面。
后Kohandel et al。<一个href="#B12">22一个>)(方程(6)和(8)Kohandel et al。<一个href="#B12">22一个>)包含交互方面的错误和的符号,Kohandel et al。<一个href="#B12">22一个>),实际上应该读和、职责),我们使用(<一个href="#EEq1.1">2一个>)考虑异构肿瘤脉管系统。这个粗粒度模型,而不是船只的具体模式,产生血管和nonvascular网络。为、设置,,,我们得到两个稳定的不动点在0和1,一个不稳定的一个。从一个随机的(积极的分布式和接近于零)的初始配置,(<一个href="#EEq1.1">2一个>)产生的随机分布的岛屿(血管)和(非血管)。最后一项(<一个href="#EEq1.1">2一个>),,代表着肿瘤细胞对血管的发展的影响。我们假设肿瘤细胞产生proangiogenic细胞因子,导致血管网络的扩展;在现象学的方法中,我们假设更高密度的癌细胞产生更高的血管密度。事实上,一个非零变化稳定的不动点
例如,对于和(从符合获得实验数据,查看结果和讨论部分),1.97点。因此,定点1移到一个更高的价值,表明肿瘤血管密度高于相应的正常组织。增加穷人的价值也将利用建模交付肿瘤脉管系统的特点,以及抗血管新生疗法的效果;见下文。
2.2。交付的纳米细胞和脂质体
和上面相同的策略之后,我们模型脂质体和纳米细胞浓度的时空变化离散指数标签的药品监督管理局。纳米颗粒在肿瘤的渗透取决于他们的大小;大纳米颗粒的100海里(这种情况在森古普塔et al . 2007次实验)似乎保持接近脉管系统(<一个href="#B16">23一个>]。因此,我们假设扩散的脂质体和纳米细胞在肿瘤周围的组织,以及重吸收这些粒子进入血管,可以忽略。该领域的发展然后由无量纲方程建模, 这个函数代表(平均)浓度的脂质体和纳米细胞在血管中(见部分<一个href="#sec2.4">2.4一个>)。肿瘤血管结构和功能异常,血管在提供营养和化疗药物是非常低效的。这个可怜的交付可能是由于有缺陷的血管结构,缺乏灌注的肿瘤血管,不一致的流程,和高孔隙流体压力(<一个href="#B10">24一个>]。然而,有越来越多的证据表明,血管效率可以提高抗血管新生治疗通过“正常化”的过程(<一个href="#B8">1一个>,<一个href="#B9">2一个>]。在(<一个href="#EEq1.3">4一个>),穷人的肿瘤血管是建模的功能。为,这个函数有最大值,对应于有效交付正常的血管。为对应于肿瘤脉管系统(例如,和给了如前一节中所述),减少交付。最后,对应于不成熟或退化的血管,导致效率低下又营养或药物输送。因此,肿瘤血管,减少值接近1,抗血管新生的管理代理,导致血管效率提高和更好的提供营养和化疗药物(<一个href="#B12">22一个>]。因此指数项占穷人的脉管系统的交付以及增加脂质体和纳米细胞肿瘤细胞通过规范化。但值得注意的是,强剂量的抗血管新生药物可能导致的价值观小于1,导致可怜的交付通过不成熟的血管或脉管系统的完整回归(<一个href="#B10">24一个>]。
2.3。药物释放纳米细胞和脂质体
接下来,我们表示和发布的免费反血管增生和化疗药物的浓度从脂质体和纳米细胞进入肿瘤组织,分别。这些字段的时间和空间演化建模的无量纲方程 我们将对比治疗的四种类型测试实验通过索引,表示化疗(NC [D],),抗血管新生疗法(L [C],),简单的脂质体封装(L (CD),)和纳米细胞(NC (CD),)。免费的抗血管和化疗药物释放纳米细胞和脂质体是小到可以通过肿瘤组织(右边的第一项(<一个href="#EEq1.4">5一个>)和(<一个href="#EEq1.4">6一个>);和是无量纲扩散系数)。这个词描述了免费的再吸收化疗药物进入血管。我们假设没有这样的术语出现在方程从抗血管新生药物作用于正常以及异常血管,防止吸收。然而,两个方程涉及的表单和,这描述的自然衰变免费药物。自由的释放化疗和抗血管药物(<一个href="#EEq1.4">5一个>)和(<一个href="#EEq1.4">6一个>),也就是说,,收益 和所有政府中运行。发布概要文件要么是相同的零个或满足 如上所述,在所有管理时间和运行总和天是最长的时间考虑森古普塔的实验等。<一个href="#B19">19一个>]。上述条件发布概要文件修复药物释放脂质体和纳米细胞的总量超过的时间间隔在实验中考虑森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>),从而确保公平的比较不同的治疗策略在我们的模型中。
最后,化疗和抗血管新生疗法对癌症细胞的影响和血管进行建模 的竖线表明上述条款添加到(<一个href="#EEq1.1">1一个>)和(<一个href="#EEq1.1">2一个>),分别。在这里,和分别代表化疗和抗血管新生疗法的力量;和是由(<一个href="#EEq1.4">5一个>)和(<一个href="#EEq1.4">6一个>)。上面的模型及其参数化的细节将在下面讨论。
2.4。发布概要文件
确定发布概要文件,为,我们首先注意到数控[D]只涉及化疗(但不包含抗血管新生疗法);因此,;回想一下,用数控[D]。同样的,因为L [C] ()只涉及抗血管新生疗法。剩下的发布概要文件应该是固定的<我>在活的有机体内我>释放实验。我们预计发布概要文件combretastatin和阿霉素的L (CD)类似于L combretastatin发布概要文件的[C],这是由于这一事实对所有这些情况下,包含在脂质体的药物。同样的,因为所有的纳米细胞(独立于他们是否包含combretastatin)脂质体在外层,。因此,我们需要确定功能,,。的<我>在体外我>森古普塔等的研究。<一个href="#B19">19一个>]表明,从数控[D]阿霉素的释放是延迟相对于combretastatin从脂质体的释放,以延长时间大约4天的脂质体和延长时间大约15天的纳米细胞的核心。在此基础上我们 在哪里天是奥巴马政府时期的实验中使用森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>),常数确定的归一化条件下,看到(<一个href="#EEq2">7一个>),是单位阶跃函数(定义为为和否则)。假设L [C]发布概要文件和脂质体膜的纳米细胞相似,我们可以设置和,在这种情况下(<一个href="#EEq2">7一个>)意味着。基于森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>我们把和天,和天。为我们修改后的纳米细胞疗法(见部分<一个href="#sec3">3一个>),我们使用相同的治疗安排数控(CD),但需要在(<一个href="#EEq4">10一个>)与确定一个适当的归一化因素(<一个href="#EEq2">7一个>)。这将确保所有联合治疗的纳米细胞和脂质体释放相同的combretastatin总量和阿霉素。
这个函数在(<一个href="#EEq1.3">4一个>)描述了(平均)浓度的脂质体和纳米细胞的血管。在使用相同的函数脂质体和纳米细胞我们假设,一旦治疗后,血管的药物浓度变化只是由于一些自然衰变(如吸附)独立于粒子的化学成分。因此,我们组 如上所述,再一次政府时期。有一些迹象(森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>),参见图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/fig1/" target="_blank">1一个>),脂质体和纳米细胞不同,增加周围组织交付的纳米细胞肿瘤血管正常化以外的一种机制。这将进一步提高数控(CD)的影响相对于L (CD)通过增加药物的数量交付给肿瘤。然而,为了允许直接调查的时间瞄准机制提出的森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>),我们把传统疗法一样的纳米细胞治疗和设置。
2.5。参数化
免费的抗血管和化疗药物小颗粒可以被认为具有扩散特征类似于营养如氧气,实验数据是现成的。因此,我们组在(<一个href="#EEq1.4">5一个>)和(<一个href="#EEq1.4">6一个>)和使用的价值类似于自由氧的扩散常数Kohandel et al。<一个href="#B12">22一个>]。正如前面提到的,代表平均分布的血管(而不是脉管系统的具体模式);因此,药物的扩散系数(或营养)不是相同的顺序从单个血管扩散。此外,由于化疗药物释放的纳米细胞通过血管运输走相同的方式为数控[D]和数控(CD),我们使用相同的再吸收速率所有的治疗方法。同样在Kohandel et al。<一个href="#B12">22一个>免费的氧气,我们假定的自然衰变和不是太大,因此,衰变常数吗和数值小于。此外,combretastatin释放脂质体衰变的速度比释放阿霉素纳米细胞(<一个href="#B19">19一个>),因此,我们把。另一方面,你可能希望释放阿霉素脂质体在治疗L (CD)衰变速度比阿霉素纳米细胞的释放。这将进一步降低L (CD)的效率相对于数控(CD),但是为了避免扩散参数我们使用相同的值所有的治疗方法。
药物管理的数量可以包含在我们的模型系数的值和。在实验中所描述的森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>co米bretastatin]约一百倍阿霉素注射,因此,我们。此外,常量和确定给定的疗法的有效性,因此我们的模型的关键参数。允许定量比较不同组合疗法的效果,我们使用相同的值和单独和联合疗法。从而是假设一个给定的影响治疗代理不会受到另一个治疗代理的存在与否。所有参数的值出现在我们的模型是固定的配件体积V曲线,L [C],数控[D]对应的实验结果(<一个href="#B19">19一个>]。表<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/tab1/" target="_blank">1一个>总结了参数值用于我们的模拟参数的敏感性分析(见附录)。联合治疗的结果然后预测模型没有任何进一步的假设。
当我们在我们的模型中,考虑各种不同的交互,目的是不排除任何可能成功的纳米细胞治疗的机制<我>先天的我>,我们发现只有三个参数,,需要调整区分肺癌和黑素瘤。此外,我们还发现,肺癌和黑色素瘤的成功纳米细胞治疗严重依赖于所使用的时间发布概要文件森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>)和重吸收的可能性的化疗药物在血液中(见部分<一个href="#sec3">3一个>),这是参数化的。如Kohandel et al。<一个href="#B12">22一个>),我们使用规范化的高斯初始条件与方差和一个随机的初始条件均匀分布在0和1之间。零初始条件被认为是药物的浓度。所有模拟上执行一个立方网格分,无需通量边界条件。
3所示。结果与讨论
3.1。模型结果的一致性
确认我们的模型,数值模拟的实验协议执行森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>在肺癌和黑色素瘤(见图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/fig2/" target="_blank">2一个>)。在这些实验中,路易斯肺癌细胞或GFP-positive BL6 / F10黑色素瘤细胞植入男性C57 / BL6老鼠,和治疗开始时肿瘤达到50 mm3体积(大约8天)。肿瘤生长和血管形成的动力学,以及对照组的数据点(V,红色),用于估计相关的模型参数为肺癌(见表<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/tab1/" target="_blank">1一个>)。实验治疗时间表,以及药物的药代学和药效学,用于模拟以适应单一的数据管理抗血管新生疗法(combretastatin-encapsulated脂质体,L [C],棕色)和化疗(含阿霉素纳米细胞,但缺乏combretastatin数控[D],蓝色)。黑色素瘤的相应曲线是通过修改三个模型参数描述癌细胞的扩散和治疗药物的作用在血管网络和癌细胞(见部分<一个href="#sec2">2一个>)。然后我们进行数值模拟与传统的估计参数预测结果(脂质体阿霉素和combretastatin封装,L (CD),绿色)和纳米细胞(数控(CD)、紫色)方法的结合反血管增生和细胞毒性治疗。
(一)路易斯肺癌
(b) B16转椅/ F10黑色素瘤
如图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/fig2/" target="_blank">2一个>数值结果(实线)从我们的现象学模型获得繁殖实验中观察到的主要趋势,森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>)(点)肺癌和黑色素瘤。虽然combretastatin和阿霉素的传统组合产生倍增效应相比,单一管理combretastatin或阿霉素纳米细胞明显表现出更明显的效果与相同数量的药物管理。我们模拟强烈支持的假设的增加影响纳米细胞治疗主要是由于时间释放通过纳米细胞(<一个href="#B19">19一个>),从数学的角度来看是唯一特性区分L (CD)和数控(CD)在我们的模型中(见部分<一个href="#sec2">2一个>)。这是在下面进一步讨论。
在这项研究中,森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>),结果单一疗法数控[D]和L [C]相比也共同服用数控的[D]和L [C](数控[D] + L [C])。然而,数控[D] + L [C]只显示效果相比可以忽略不计的单独治疗。这可能是由于限制纳米细胞的总数或脂质体可被肿瘤组织在任何给定的时间。这种限制并不影响任何其他更有效的组合策略考虑森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>),因此,我们不讨论这种情况下在我们的建模方法。
3.2。协同效应的纳米细胞治疗
我们的模型预测纳米细胞治疗可以产生的综合效应<我>大于各部分的总和我>通过两种不同的机制见图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/fig3/" target="_blank">3一个>。首先,瞬态正常化造成抗血管新生疗法提高交付额外的纳米细胞的肿瘤组织。这反过来增加后续释放化疗的效果。其次,抗血管新生疗法还可以切断肿瘤的血液供应,有效陷阱细胞毒性药物在肿瘤组织内。因此,少量的免费化疗药物运输远离肿瘤组织。根据我们的模拟,后者机制是至关重要的获取上级报告的数控(CD)结果由森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>],而规范化只带来很小的有效性增加数控(CD)相对于L (CD)。然而,正如稍后讨论,标准化仍然可以用来进一步提高纳米细胞治疗的疗效。
| (一) 增加了5% (Lewis肺癌carinoma) |
| (b) 增加了5% (Lewis肺癌carinoma) |
正如前面所提到的,我们的模型假设是通过调整标准化和颞目标之间的相互作用被森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>可以实现一种改进的治疗结果。来验证这个假设,我们建模的不同发布概要文件的纳米细胞核心延迟化疗的分泌相对比发布概要文件被认为是抗血管新生疗法进一步实验的森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>)(见部分<一个href="#sec3">3一个>)。我们小心地调整推迟发布概要文件,这样的治疗相同的抗血管新生总数和化疗药物的联合疗法被释放,L (CD)和数控(CD),认为之前。因此,相比传统的纳米细胞疗法,与我们的修改发布概要文件更多的化疗药物释放的纳米细胞接种在早期,但相应地减少化疗药物释放的纳米细胞在稍后的时间管理。
的仿真结果表明,调整后的释放动力学大幅改善的效果可以实现纳米细胞治疗(见黑色的曲线在图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/fig2/" target="_blank">2一个>)。如图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/fig3/" target="_blank">3一个>,这改进的结果是由于正常化的组合,主要有效的早期阶段的治疗和增加分数纳米细胞传递到肿瘤组织在早期,抗血管新生疗法引起的血管关闭,减少了部分纳米细胞后交货时间和陷阱的化疗药物在肿瘤组织内。我们修改发布概要文件利用这两个效果和带来更好的纳米细胞在肿瘤组织之间的协调和反血管增生和化疗药物的释放。因此,我们的模拟表明,通过明智的正常化的时机和化疗药物在肿瘤组织的捕获通过combretastatin的释放,可以实现更好的治疗结果。
总之,数学模型可以用来模拟各种治疗方案和援助在假设检验在“网上”,反过来指导实验研究。非常成功的实验结果后森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>)和实验和临床研究肿瘤血管的正常化过程(<一个href="#B21">10一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -<一个href="#B23">12一个>),我们已经建立了一个数学公式,抓住了定性森古普塔和同事提出的照片。这个模型的基础上,我们发现纳米细胞治疗的显著提高治疗效果证明了森古普塔et al。<一个href="#B19">19一个>主要结果捕获的化疗药物,而不是增加纳米细胞的数量交付给肿瘤通过规范化。此外,我们发现,通过调整释放动力学的化疗可以大幅提高纳米细胞治疗的疗效。由于我们的前途的计算结果,显然需要更多的实验和临床前数据进一步验证这一策略改善治疗结果。特别是,我们的模型结果表明,纳米细胞的分泌有更长的延迟化疗相比,相对于抗血管新生疗法(发布概要文件被认为是森古普塔的实验等。<一个href="#B19">19一个>)可能会进一步提高处理的效率。我们计算的方法也可以用来设计纳米细胞其他类型的癌症,并定量地确定承诺发布概要文件。
附录
在本附录我们调查的影响模型参数的值的变化在我们的模型预测。研究参数的敏感性,我们计算的影响参数的微小变化对最终肿瘤体积(在一天17)。我们确定最后肿瘤体积变化百分比估计模型参数摄动时的值5% (<一个href="#B4">25一个>]。图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/fig4/" target="_blank">4一个>显示的结果联合疗法的情况下使用纳米细胞和脂质体,也就是说,数控(CD)和L (CD)在肺癌。每个人都应该注意,改变有同样的效果是不同的吗;此外,该参数,,并不像他们负责改变血管网络的创建(见正文)。结果表明,参数和最后肿瘤体积有极大的帮助;然而,这些贡献较小的L (CD)相比,数控(CD)。
调查是否从我们获得的趋势模型对不同治疗方法对健壮模型参数的变化,我们的使用参数化模型进行了数值模拟或是增加了5%,而所有其他模型参数是固定的。如图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/fig5/" target="_blank">5一个>,这些变化不影响趋势见图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/790721/fig2/" target="_blank">2(一个)一个>。
确认
作者感谢g . Powathil评论手稿。m . Kohandel和美国Sivaloganathan承认金融支持由加拿大自然科学和工程研究理事会(NSERC)和加拿大卫生研究院的研究(CIHR)。c . a . Haselwandter欧文薛定谔在麻省理工学院的奖学金支持奥地利科学基金,支持和m . Kardar NSF批准号dmr - 08 - 03315。美国森古普塔支持国防部希望的时代学者奖。