NAMs新方法学前沿

结合类器官药敏数据的 MET 异常肺癌 QSP 模型

把定量系统药理学(quantitative systems pharmacology,QSP)信号和药代模型与 5 个患者类器官药敏配对,模拟药物组合及剂量反应。

用途与模型

研究用途
在 MET 异常非小细胞肺癌中生成候选药物组合和剂量研究假设。
模型与细胞来源
MET 外显子 14 跳跃/扩增机制模型与 5 个 MET 扩增患者类器官。
方法版本
原研究正式主文
实验形式
常微分方程机制模型;96 孔板类器官药敏资料。

材料与平台

计算构成
约 130 个分子组分、69 个方程,包含 MET/EGFR/ALK/ROS1 信号及 16 种药物药代模块。模型在 MATLAB 中实现,使用质量作用定律和 Hill 函数描述相应反应。
类器官资料
每孔约 3000 个细胞,先培养 3 天,药物处理 7 天;用 CCK-8 检测细胞活力,再拟合半数抑制浓度(half-maximal inhibitory concentration,IC50)。各供者分别接受不同药物和浓度梯度测试。
虚拟群体
MET 外显子 14 跳跃和扩增各 5000 虚拟个体;每场景 100 次抽样,估计客观缓解率区间。

测量指标与分析

  • 信号蛋白磷酸化
  • 类器官活力与 IC50
  • 模拟肿瘤直径变化
  • 模拟客观缓解率

先以单药及信号资料校准,再以组合与部分临床药物资料检验;5 个类器官校准个体参数,预测尚未进行真实个体给药验证。

研究设计与结果

药物集评价

研究设计
以细胞信号和单药资料进行参数校准,另检验部分药物组合及临床群体反应;虚拟试验每种场景重复抽样 100 次。
测试范围
约 70 组体外资料、16 种药物;个体化分析使用 5 个患者来源类器官,分别校准 5 个虚拟患者。
参照体系
部分未直接重新拟合的药物组合,以及赛沃替尼临床反应资料。
研究结果
模型可重现部分组合和群体反应;个体模型显示供者特异的药物及剂量差异。

适用条件与研究局限

  • 肿瘤药物暴露采用参数估计,部分化疗作用被简化为增加细胞死亡率。
  • 个体化分析仅涵盖 5 位 MET 扩增供者的类器官。
  • 不同剂量的个体预测曲线未由对应患者的真实给药结果验证。

来源与原文

  1. Combining mechanistic quantitative systems pharmacology modeling and patient-derived organoid testing in MET-aberrant non-small cell lung cancer for high-throughput combination efficacy analysis and personalized treatment design原始研究 · Frontiers in Pharmacology · 2025-11-24

相关资讯与知识

自定义隐私设置

必要设置始终启用

用于记住你的隐私选择。文章原站配图会向图片提供方发起请求,详见隐私政策。