Исследователи разработали механистическую математическую модель взаимодействий между CD8+ Т-клетками, регуляторными Т-клетками (Tregs), дендритными клетками и опухолевыми клетками, основанную на современных биологических концепциях. Модель успешно воспроизвела накопление Tregs, происходящее после блокады иммунных контрольных точек.
Математическая модель была успешно адаптирована к экспериментальным данным иммуногенной мышиной модели меланомы с приобретенной резистентностью к PD-1 иммунотерапии. После обеспечения практической идентифицируемости модели были сгенерированы сотни наборов параметров, каждый из которых хорошо соответствовал данным и представлял уникальную "виртуальную мышь" для отражения вариабельности между особями.
Модель показала, что начальные условия опухоли и иммунной системы определяют контроль рака или его прогрессирование. Существуют оптимальные начальные соотношения иммунных клеток, которые приводят к улучшенному контролю опухоли. Наиболее важно, что модель предсказала: поступление Tregs в опухоль является ключевым детерминантом резистентности к PD-1 иммунотерапии.
Все предсказания модели были валидированы экспериментальными исследованиями, подтверждая точность математического подхода и его способность выявлять критические механизмы резистентности.
Интегрированный подход моделирования и экспериментальной валидации идентифицировал решающие детерминанты резистентности к PD-1 иммунотерапии и может использоваться для разработки более эффективных терапевтических стратегий.