Моделирование клеток легких может помочь персонализировать лучевую терапию

<a href="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/modelling-lung-cells-could-help-personalize-radiotherapy-physics-world-2.jpg" data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/modelling-lung-cells-could-help-personalize-radiotherapy-physics-world-2.jpg" data-caption="Имитация альвеолярного сегмента Компьютерная модель альвеолярной ткани, состоящей из 18 альвеол — ​​крошечных воздушных мешочков в легких. (Фото предоставлено: ©Университет Суррея/GSI). «>

Новый тип компьютерной модели, способной выявить радиационное повреждение на клеточном уровне, может улучшить результаты лучевой терапии у пациентов с раком легких.

Роман Бауэр, вычислительный нейробиолог из Университет Суррея в Великобритании в сотрудничестве с Отметить во время и Николо Коньо от GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung в Германии создали модель, которая имитирует взаимодействие радиации с легкими на клеточном уровне.

Более половины всех больных раком легких лечатся с помощью лучевой терапии. Хотя этот подход эффективен, он оставляет до 30% реципиентов радиационно-индуцированные травмы. Это может вызвать серьезные заболевания, влияющие на дыхание, такие как фиброз, при котором оболочка альвеол (воздушных мешочков) в легких утолщается и укрепляется, и пневмонит, когда стенки альвеол воспаляются.

Чтобы ограничить радиационное повреждение здоровых тканей, при этом убивая раковые клетки, лучевую терапию проводят несколькими отдельными «фракциями». Это позволяет вводить более высокую – и, следовательно, более эффективную – дозу в целом, поскольку некоторые из поврежденных здоровых клеток могут восстанавливаться между каждой фракцией.

В настоящее время схемы фракционирования лучевой терапии выбираются на основе прошлого опыта и обобщенных статистических моделей, поэтому не оптимизированы для отдельных пациентов. Напротив, персонализированная медицина может быть достигнута благодаря этой новой модели, которая, по словам Дуранте, директора Кафедра биофизики GSI объясняет, рассматривает «токсичность в тканях, начиная с основных клеточных реакций, и поэтому [может] предсказать, что происходит с любым пациентом» при выборе различных схем фракционирования.

Команда разработала «агентную» модель (ABM), состоящую из отдельных взаимодействующих единиц или агентов – которые в данном случае имитируют клетки легких – в сочетании с симулятором Монте-Карло. ПРО, описанная в Коммуникационная медицина, строит изображение альвеолярного сегмента, состоящего из 18 альвеол диаметром 260 мкм каждая. Затем проводится моделирование облучения этих альвеол методом Монте-Карло в микроскопическом и наноскопическом масштабе, и информация о дозе радиации, доставленной в каждую клетку, и ее распределении возвращается в ABM.

ABM использует эту информацию, чтобы определить, будет ли каждая клетка жить или умереть, и выводит окончательные результаты в виде трехмерного изображения. Важно отметить, что совмещенная модель может имитировать ход времени и, таким образом, показывать тяжесть радиационного повреждения – и прогрессирование заболеваний, которые оно может вызвать – через часы, дни, месяцы или даже годы после лечения.

«Что мне показалось очень интересным, так это то, что эти компьютерные симуляции на самом деле дали результаты, которые совпали с различными экспериментальными наблюдениями из разных групп, лабораторий и больниц. Таким образом, наш вычислительный подход в принципе можно использовать в клинических условиях», — говорит Бауэр, представитель международной организации. Сотрудничество с BioDynaMo, целью которого является внедрение новых вычислительных методов в здравоохранение с помощью пакета программного обеспечения, используемого для построения этой модели.

Бауэр начал работать над вычислительными моделями рака после того, как его близкий друг умер от этой болезни в возрасте всего 34 лет. «Каждый рак индивидуален, и каждый человек уникален, с органами разной формы, генетической предрасположенностью и образом жизни», — объясняет он. Он надеется, что информация, полученная при сканировании, биопсии и других тестах, может быть включена в новую модель, чтобы получить представление о каждом человеке. Затем можно было бы создать протокол терапии с помощью искусственного интеллекта, который позволил бы разработать тщательно адаптированный план лечения, повышающий шансы пациента на выживание.

В настоящее время Бауэр ищет сотрудников из других дисциплин, включая физику, чтобы помочь продвинуться к клиническим испытаниям на пациентах с раком легких в течение нескольких лет. Тем временем команда намерена расширить использование модели и в других областях медицины.

Дуранте, например, надеется изучить вирусную инфекцию с помощью этой модели легких, поскольку она «может предсказать пневмонит, вызванный инфекцией COVID-19». Тем временем Бауэр начал моделировать развитие цепей в мозгу недоношенных детей с целью лучше понять, «в какой момент времени вмешаться и как».

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://physicsworld.com/a/modelling-lung-cells-could-help-personalize-radiotherapy/