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Computersimulationen zur Steuerung der Krebstherapie

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Forscher des Argonne National Laboratory und der University of Chicago haben ein neues supercomputergestütztes Werkzeug entwickelt, um die Progression und Zerstörung von Tumoren durch das Immunsystem zu modellieren.

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Ihre Arbeit zeigt, dass rechnerische Simulationen von Immun-Tumor-Interaktionen darauf schließen lassen, ob ein bestimmter Tumor durch Immuntherapie zerstört werden kann oder nicht. Diese spannende Entwicklung könnte eines Tages personalisierte Therapien gegen Krebs auf der Grundlage der individuellen Biologie eines Patienten kuratieren.

Krebsimmuntherapien können das Überleben bei verschiedenen Krebsarten signifikant verbessern, aber Immuntherapien kommen nicht allen Patienten gleichermaßen zugute: Nur 10-20% der Patienten reagieren dauerhaft, teilweise oder vollständig. Trotz fortgesetzter Forschung konnten die Wissenschaftler nicht zuverlässig feststellen, ob ein bestimmter Patient von einer Immuntherapie profitieren wird oder nicht. Um diesen Bedarf zu decken, wandten die Autoren der Studie ein Computermodell an, um zu untersuchen, wie Krebs- und Immunzellen interagieren und wie die Veränderung verschiedener Aspekte des Modells, die die Auswirkungen der Immuntherapie nachahmen, zu einer Krebsregression führen kann. Dann modellierten sie Immun- und Krebszellpopulationen. Im Modell variierten sie sechs verschiedene Variablen, darunter die Tötungsrate der Immunzellen, die Bindungsrate der Immunzellen und die Migration der Immunzellen. Am Ende jeder Simulation würden sie quantifizieren, wie viele Tumorzellen übrig blieben, und dies über Veränderungen in verschiedenen Variablen vergleichen.

Die Forscher führten die Simulationen am Supercomputercluster des Argonne National Laboratory durch und generierten über 500.000 verschiedene Ergebnisse, indem sie verschiedene Kombinationen der Parameter testeten. Sie fanden heraus, dass in 80% der Fälle die Immunzellen nicht in der Lage waren, den Krebsverlauf zu stoppen, während in 2% der Fälle Immunzellen 99% der Tumorzellen töten konnten. Sie fanden jedoch auch heraus, dass die Änderung einer oder mehrerer Variablen in vielen verschiedenen möglichen Szenarien die Abtötung von Krebszellen verbessern könnte, was einen möglichen Weg zur Therapie auf der Grundlage der individuellen Patientenbiologie zeigt.

"Mit diesem neuen Ansatz können Forscher die agentenbasierte Modellierung auf wissenschaftlich robustere Weise nutzen", sagt Nicholson Collier, Informatiker in Argonne und an der University of Chicago, die an der Studie beteiligt war.