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放射治疗是最常用的癌症疗法之一。然而，尽管放射治疗用途广泛且长期，但它往往是一种通用的治疗方法，很少考虑个体患者肿瘤的生物学特性。莫菲特癌症中心的研究人员正试图通过计算机建模来提高放射治疗的个性化。在《Neoplasia》杂志上发表的一项新研究中，他们模拟了癌细胞和免疫细胞之间的相互作用以及它们随后对辐射的反应如何影响肿瘤。他们提出他们的模型可能有助于预测患者对放射治疗的反应。

癌症患者对放射治疗的反应因肿瘤类型以及个体遗传因素而异。此外，肿瘤含有多种不同的免疫细胞、血管网络和周围组织结构，极大地影响治疗反应。例如，大量抑制性免疫细胞的存在可以使肿瘤细胞逃避细胞亡，而大量免疫效应细胞可以促进癌细胞亡。许多新兴疗法试图通过增强免疫效应细胞的作用来改善放射治疗;然而，考虑到放射剂量、时间表和时间方案的广泛范围，很难确定最佳的临床方法。

莫菲特研究人员决定利用数学模型的进步来提高他们对细胞对放射治疗反应的理解。他们开发了一种计算机模型来研究肿瘤免疫环境与肿瘤对放疗的反应之间的关系，无论是否存在特定的患者因素。在他们的模型中，他们包括细胞增殖、迁移、细胞亡、免疫细胞运动、细胞间相互作用以及辐射的细胞性影响等因素。

研究小组从他们的模型中发现，根据存在的免疫效应细胞和抑制细胞的数量，肿瘤细胞要么逃脱免疫捕食，要么被免疫系统根除。他们分析了 31 种肿瘤类型的 10,469 名患者的样本，并能够估计每种肿瘤中的肿瘤、免疫效应细胞和免疫抑制细胞数量。他们将这些结果映射到模型中，揭示放射治疗有可能将免疫环境转变为支持肿瘤根除的环境，而其他没有经历这种转变的肿瘤可能会重新生长。研究人员将预测这些辐射引起的变化的因素结合起来形成个体辐射免疫评分(iRIS)。