Extracto
Fondo de Investigación
En la actualidad, el mieloma múltiple es la segunda neoplasia hematológica más común en los EE.UU., que constituyen el 1% de todos los cánceres. Con el tratamiento convencional, el tiempo medio de supervivencia es típicamente 3-4 años, aunque se puede extender a 5-7 años o más con tratamientos avanzados. La investigación reciente indica que un aumento en la actividad de los osteoclastos (OC) se asocia a menudo mieloma withmultiple (MM) y que una disminución de la actividad inosteoblast (OB) contributesto las lesiones osteolíticas en MM. Normalmente, las poblaciones de AO y OB son desequilibrio, y un desequilibrio en este statecontributes para el desarrollo de lesiones.
Los procedimientos de investigación
Un modelo de mieloma múltiple basada en agentes multi-escala fue desarrollada para simular la proliferación, migración y muerte de OB y OC. Posteriormente, se utilizó este modelo para investigar la eficacia de thethree fármacos más utilizados para el tratamiento del MM en virtud de las dos premisas siguientes:. La reducción de la progresión de la MM y el restablecimiento del equilibrio entre AO y OB
fines de investigación
los resultados simulados no sólo demostraron la capacidad del modelo para elegir combinaciones óptimas de las drogas, pero también mostraron que el uso óptimo de los tres fármacos puede restablecer el equilibrio entre AO y OB, así como kill MMS. Por otra parte, la función de análisis de drogas sinergismo del modelo reveló que restablecer el equilibrio entre OB y los anticonceptivos orales puede aumentar significativamente la eficacia de los fármacos contra las células tumorales
Visto:. Qiao M, Wu D, M Carey, Zhou X, Zhang L (2015) Multi-Escala Basado en Agentes mieloma múltiple del cáncer de modelado y el Estudio del equilibrio entre osteoclastos y osteoblastos relacionadas. PLoS ONE 10 (12): e0143206. doi: 10.1371 /journal.pone.0143206
Editor: Zhang Zhang, Instituto de Genómica de Beijing, la Academia China de Ciencias, CHINA
Recibido: Abril 29, 2015; Aceptado: 2 de noviembre de 2015; Publicado: Diciembre 11, 2015
Derechos de Autor © 2015 Qiao et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del papel
Financiación: Este trabajo fue apoyado por http://grants.nih.gov/grants/oer.htm:. CA166886-01 U01, P30AI078498, HHSN272201000055C; y www.nsfc.gov.cn: No. 61372138.
Conflicto de intereses:. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
Los estudios anteriores [1] declaró que el mieloma múltiple es la segunda neoplasia hematológica más común en los EE.UU. (después del linfoma no Hodgkin), constituyendo el 1% de todos los cánceres. El mieloma múltiple treatmentcan clasificarse intothe siguientes tres métodos. Thefirst es la quimioterapia de dosis alta con trasplante hematopoyético autólogo stemcell, que puede prolongar la supervivencia global y evocar la remisión completa, pero no es curativa. El segundo es el trasplante alogénico de células madre, que se puede curar MM en un pequeño porcentaje de pacientes con efectos secundarios significativos [1]. La tercera es la quimioterapia conlos siguientes combinaciones de fármacos: 1, bortezomib, melfalán, andprednisone, con una supervivencia global estimada del 83% a los 30 meses [2]; 2, lenalidomida más dexametasona en dosis bajas, con un 82% de supervivencia a los dos años [3], y 3, melfalán, prednisona y lenalidomida, with90% de supervivencia a los 2 años [4]. Los pacientes mayores de 65 años y aquellos con enfermedad concurrente significativa sólo pueden recibir el thirdtreatment, pero estos medicamentos tienen efectos secundarios significativos, y el efecto del tratamiento no es obvia. Para identificar nuevas opciones terapéuticas para el tratamiento de múltiples myelomascientists están investigando la patogénesis de escala múltiple de múltiples myelomaat la intracelular, y el tejido intercelular scalesand empleando fármacos moleculares para el tratamiento de MMS.
En general, el 80-90% de los pacientes con mieloma desarrollar lesiones óseas durante su curso de la enfermedad [1]. enfermedad ósea Mieloma múltiple se caracteriza por la disfunción tanto de la formación de hueso OB mediada y la resorción ósea mediada por OC [5]. homeostasis ósea se mantiene por el equilibrio entre la síntesis de hueso nuevo por OB y la eliminación de hueso viejo por compuestos organoclorados. En MM, hay un desequilibrio en la proporción de AO y OB. actividad OB está marcadamente disminuida o ausente, y la resorción ósea OC se activa [5,6]. En este estudio, el equilibrio se define por dos estándares: uno, la relación de los anticonceptivos orales a OBs; y dos, la diferencia absoluta en el número de AO y OB dentro de un período razonable de tiempo.
múltiples interacciones en el mieloma microambiente de la médula ósea son responsables de mieloma de hueso. Un estudio reciente [7] demostraron que la vía de señalización intracelular DKK1-Wnt-OPG /RANKL puede mediar el equilibrio entre OBs y anticonceptivos orales, que tiene becomeone de los factores más importantes en la patogénesis del mieloma múltiple. Hay cuatro escenarios principales para la patogénesis multi-escala de mieloma múltiple (Fig 1). I: La vía de señalización Wnt estimula el crecimiento, la diferenciación y la actividad de los osteoblastos [8]. II: Dickkopf (DKK1) es secretada por MMS. Debido DKK1 es un inhibidor de Wnt, inhibe la fosforilación de la beta-catenina para evitar su degradación [1]. DKK1 expresión más alta se ha encontrado en pacientes con mieloma y se ha demostrado una correlación positiva con las etapas avanzadas de mieloma [9]. III: DKK1 directamente increasesRANKL y decreasesosteoprotegerin (OPG) expresión en los OB [10]. La proporción de OPG /RANKL se relaciona negativamente con el número de los anticonceptivos orales. IV: OCsproduce TNFa, que estimula directamente la formación de MMS y induce a las células estromales de secretar factores, tales como RANKL, que la formación de OC de accionamiento. TNFa es un potente inductor de los anticonceptivos orales que bloquea la diferenciación OB y promueve el crecimiento MM. MMs inhiben el crecimiento de OBs y estimulan los anticonceptivos orales para evocar un círculo vicioso que promueve el desequilibrio entre estos dos tipos de células. Si la formación OB se inhibe simultáneamente por escenarios I y II y el crecimiento de MMs es estimulada por escenario IV, la relación de OPG /RANKL a disminuir notablemente, la escalada de este modo la generación de los anticonceptivos orales [11]
I.: la vía de señalización Wnt estimula el crecimiento, la diferenciación y la actividad de los osteoblastos. II: Dickkopf (DKK1) inhibe la fosforilación de la beta-catenina para evitar su degradación. III: La proporción de OPG /RANKL se relaciona negativamente con el número de los anticonceptivos orales. IV: TNFa estimula la formación de MMS e induce a las células del estroma secretan factores, como RANKL, que la formación de OC unidad
Sobre la base de la patogénesis de MM, varios se han desarrollado medicamentos para tratar esta enfermedad. [12]. Glucocorticoidshave sido utilizado para el tratamiento del cáncer hematológico, pero se asocian con varios resultados adversos, tales como la supresión de los AO y OB [13]. BHQ880inhibits DKK1 y por lo tanto promueve la formación de hueso, lo que a su vez inhibe la enfermedad osteolítica mieloma inducida y MMgrowth [14]. Lidamycin acelera la apoptosis de los MM.
Sin embargo, la mayoría de estos fármacos no lo hacen así workas
in vivo
como lo hacen
in vitro
debido a la absorción, distribución, metabolismo, y la toxicidad (ADME) problemas. Por esta razón, se emplearon múltiples fármacos para tratar MM con un plan de combinación fármaco óptimo para resolver los problemas ADME y aumentar
in vivo
eficacia del fármaco. Sin embargo, no es práctico para evaluar cuantitativamente la combinación optimaldrug
in vivo
. Por lo tanto, se empleó un modelo basado en agentes de escala múltiple 3D que abarca el intracelular, y el tejido intercelular se escala para abordar los siguientes tres objetivos específicos: desarrollar una plataforma para describir las relaciones entre MMS, OB y OC; para investigar la patogénesis de MM utilizando esta plataforma; y emplear esta plataforma para identificar la combinación óptima de medicamentos para el tratamiento MM.
Los resultados simulados demostraron que nuestro modelo puede ser utilizado no sólo para simular la proliferación, migración y muerte de OBs, OCS y MMS, sino también para investigar el uso óptimo de estos tres fármacos para inhibir el crecimiento de MM y restaurar el equilibrio entre AO y OB.
Materiales y Métodos
para describir el crecimiento del tumor con el desequilibrio entre los osteoblastos y los osteoclastos y para estudiar la respuesta del mieloma múltiple para particulares combinaciones de fármacos, tres tipos de agentes se denotan en el modelo: MMS, AO y OBs.Our modelo multi-escala consta de tres escalas biológicas: intracelular, y el tejido intercelular. La escala intracelular describe los mecanismos fundamentales para interruptores fenotípicas celulares, y la escala intercelular llena el tejido y las escalas intracelulares como sigue: (a) las citoquinas y los medicamentos se entregan al microambiente tumoral a la escala de tejido; (B) MM, OB y OC experimentan cambio de fenotípica en respuesta a la estimulación por citoquinas específicas en la escala intercelular; y (c) DKK1 secretada por MMs afecta el equilibrio entre OBs y anticonceptivos orales, así como su migración en respuesta a citoquinas y fármacos secretados en la escala de tejido. Se empleó un 100 * 100 * 100 cubo tridimensional con cuatro sub-compartimientos para representar una porción de la matriz extracelular del tumor virtual (ECM). El tamaño de celosía es 5 micras, que es aproximadamente el mismo que el radio de un MM. Un centenar de MM, OB y OC se mezclaron y inicializado en el centro de la red, formando una edad sphere.The de los MMS, OB y OC se ha inicializado al azar entre 0 y 24 horas
Escala intracelular.: conmutación fenotipo de las células tumorales como "agentes"
a cada paso de simulación (
? t = 2
horas), cada uno MM, orosteoblast osteoclastos determina su fenotipo acuerdo con el siguiente normas (Fig 2) guía
apoptosis:. En cada paso de tiempo, si la probabilidad de la apoptosis de la célula (OBs, anticonceptivos orales o MMS) es menor que el umbral,
Apop
tasa
, la célula iniciar la apoptosis. Proliferación: La proliferación de cada célula es la influencia de las citocinas de otras células. Migración: Una célula proliferante migrará en las tres primeras fases del ciclo celular (G0 /G1, S y G2), mientras que se buscará una ubicación vacía para dividir después de entrar en el phase.Quiescence mitótico M: Hay dos posibilidades para el celular para estar en un estado de reposo:. la célula no puede pasar por el ciclo celular o la célula no puede encontrar una ubicación adecuada y gratuita para la división
la apoptosis
en cada paso de tiempo. , si la probabilidad de la apoptosis de la célula (OB, OC o MMS) es menor que el umbral,
Apop
tasa
la célula iniciará la apoptosis. Cualquier célula dada toma 10 pasos de tiempo para completar la apoptosis y se absorbe a continuación. Como se informó en estudios previos [15], la tasa de apoptosis de la célula se define de acuerdo con una distribución exponencial (Eq 1) :( 1) donde △ t denota el paso de tiempo (que es de dos horas), andλ es un número positivo que representa la media frecuencia de apoptosis de cada tipo de célula.
la ecuación 2 se describe el impacto de Lidamycin sobre la tasa de apoptosis de MMS en base a la función de Hill [16] :( 2) donde
L
ijk
denota la concentración relativa Lidamycin en el punto de la cuadrícula (i, j, k), β
mm
L
es el aumento máximo de la tasa de apoptosis, λ
0
mm es la tasa de apoptosis basal de MMS y (
K
L
mm) es el umbral de Lidamycin que MM promueve la apoptosis.
Para restablecer el equilibrio de AO y OB, las tasas de apoptosis de AO y OB deben ser regulados por las drogas. La ecuación 3 se describe cómo los glucocorticoides (GC) promover la apoptosis de las unidades móviles y los anticonceptivos orales en base a la función de Hill [17] :( 3) donde n = 1 para OB, n = 2 para los AO,
G
ijk
denota la concentración GC relativa en el punto de la cuadrícula (
i
,
j
,
k
), y
K
GC
n
es el umbral en el que los GC promover la apoptosis de AO y OB.
proliferación.
ecuación 4 describe la probabilidad de proliferación de células de mieloma múltiple en base a una función de Hill [18] :( 4) donde
T
ijk
denota la concentración TNFa relativa en el punto de la cuadrícula (
i
,
j
,
k
),
K
T
MM
es el umbral en el que TNF promueve la proliferación de MM,
P
prol
MM representa el impacto de TNFαon la tasa de proliferación de MM,
P
0
MM
denota la tasa de proliferación basal y β
MM
T
es eamum nivel de proliferación de MMS.
Ec 5 describe la probabilidad de proliferación de OB en base a la función de Hill [19] :( 5) donde
P
prol
ob
representa la tasa de proliferación de OB después de responder a los efectos positivos de la señalización de Wnt,
P
0
ob
denota la tasa de proliferación basal y β
es el ob nivel máximo proliferación.
ecuación 6 describe la probabilidad de proliferación de los osteoclastos [20] :( 6) donde
P
prol
oc
es la probabilidad de proliferación de los osteoclastos,
P
0
oc
denota la probabilidad de proliferación basal,
p
vía
oc
es la inhibición máxima en relación con
O
_
RL
ijk
,
K
O
_
RL
es el umbral de
O
_
RL
ijk
que inhibe la proliferación de los osteoclastos, y
O
_
RL
ijk
denota la relación de concentraciones de OPG de RANKL en el punto de la cuadrícula (
. i
,
j
,
k
)
Ec 7 utiliza una función de Bernoulli para determinar si la célula entra en el ciclo celular: (7) Si C
rand cae en el intervalo [0, p
prol), la célula entra en el ciclo celular y comienza a proliferar; de lo contrario, la célula se mantiene en reposo y espera a la siguiente ronda. En la fase M del ciclo celular, una célula se divida si encuentra al menos una posición libre dentro de la distancia de búsqueda.
Migración.
Las células no proliferativas migrarán a cada paso. Las células en crecimiento se migratein las tres primeras fases del ciclo celular (G0 /G1, S y G2), mientras que van a buscar una ubicación vacía para dividir después de entrar en la fase de mitosis M [21]. Esto se discutirá en detalle en la siguiente sección
Quietud
Existen dos posibilidades para que la célula esté en un estado de reposo:.. Una, la célula no puede pasar por el ciclo celular como resultado de la ecuación 5; y dos, la célula no puede encontrar una ubicación adecuada y gratuita para la división celular
Escala intercelular:. La dinámica de las moléculas en las vías de señalización para cada celda y las reglas para la elección de la "más atractiva" Ubicación y
EWnt
ijk
es el impacto de DKK1 de Wnt como se describe por la ecuación 8: (8) donde
D
ijk
denota la concentración DKK1 relativa en el punto de la cuadrícula (
ijk
), K
D es el umbral de DKK1 que la señalización inhibitsWnt,
EWnt
ijk
representa el impacto de DKK1 en la señalización de Wnt, y e
0 y β
w son los niveles basales y el máximo de inhibición en relación con la señalización de Wnt.
Como se informó anteriormente [22], una desequilibrio entre OB y OC resulta cuando los anticonceptivos orales superan en número a los OB en el contexto de MM. BHQ880 inhibe DKK1 para reducir la señalización de Wnt, y la ecuación 8 se sustituye por la Ec. 9: (9) donde, representa la concentración DKK1 efectivo actual en el punto de la cuadrícula (i, j, k), y B indica la dosis de BHQ880
Cada MM vivir elige el "más atractivo" lugar de proliferar o migrar en base a las siguientes reglas:
1) a la no celular de la fase M en la posición
p
0 siempre buscar una posición con mayor nutrición para migrar o dividir. Los seis (Moore) vecinos más cercanos de la
p
0 son los lugares candidatos. Cada uno está clasificado por la ecuación 10: (10) donde
R
l
es la puntuación de clasificación de cada candidato posición
p
ijk
l
,
r
l
es la distancia desde la ubicación candidata
p
ijk
a la posición
p
0, y
p gratis (
r
l
) es la probabilidad que la célula se mueve a la ubicación candidata
p
ijk
. (11) donde
D
es el cuadrado de la distancia en el tiempo.
MM tratan de evitar lugares aislados o de hacinamiento, pero no son tan sensibles como la preferencia cells.The tumor sólido para los barrios (
V
l
) se denota por la ecuación 12 : (12) las filas de los candidatos están normalizados en la ecuación 13: (13)
para facilitar la fundición a presión, todos los rangos normalizados se incorporan para formar una escala
S
en la ecuación 14 , en la que cada candidato corresponde a un rango
S
l gratis (14)
S
es un conjunto ordenado de
S
l
. Cada
S
l
es una región en el intervalo [0,1] y se relaciona con el
LTH
sitio candidato. Die rodadura genera un valor aleatorio
d
∈ [0,1). Si
d
cae en
S
l
, la ubicación candidato correspondiente será elegido como el próximo migración o proliferación sitio.
2 ) Si no hay espacio disponible, la célula se convertirá en reversiblyquiescent y esperará a la siguiente ronda
Escala de Tejido:. citoquinas y la difusión del fármaco
ecuación 15 describe citoquina (DKK1, RANKL, OPG, y TNF-α) de difusión en la matriz extracelular 3D. (15)
C
ijk gratis (
t
+ 1) es el valor de citoquinas en la ubicación
P
ijk
en el
t + 1
paso de tiempo,
λ
C
es la difusividad y son los valores de citocinas de
P
ijk de búsqueda: 's seis vecinos más cercanos en el paso de tiempo actual. Si la citoquina es DKK1 o RANKL y hay AMM a
P
ijk
, la función característica dependiente del tiempo
χ
mm gratis (
t
,
P
ijk
) se pone a 1; de lo contrario, este valor se establece en 0.If la citoquina es OPG y hay un obstetra a
P
ijk
, la función característica dependiente del tiempo
χ
mm gratis (
t
,
P
ijk
) se pone a 1; de lo contrario, este valor se establece en 0.If la citoquina TNF-α es y no es un OC a
P
ijk
, la función característica dependiente del tiempo
χ
mm gratis (
t
,
P
ijk
) se pone a 1; de lo contrario, este valor se establece en 0.
se
G
y
DEG
representan la tasa de secreción de citoquinas yla tasa de degradación, respectivamente.
Como se discutió previamente, BHQ880, GC y Lidamycin fueron utilizados en nuestro modelo para restablecer el equilibrio entre AO y OB. Además, hemos desarrollado este novedoso utilizando
in silico
algoritmos para identificar la combinación óptima de múltiples fármacos para restablecer este equilibrio. BHQ880 regula la proliferación de las unidades móviles y los anticonceptivos orales mediante la inhibición de DKK1 [23]. GC promover la apoptosis de las dos unidades móviles y los anticonceptivos orales. Debido MMs juegan un papel importante en la generación de un desequilibrio entre OBs y anticonceptivos orales mediante la secreción de DKK1, Lidamycin puede restablecer el equilibrio mediante el aumento de la apoptosis de MMs [24]. La ecuación 16 describe cómo estas múltiples fármacos se difunden en el tejido circundante antes de ser llevado upby MMS, OB y OC. (16) donde
DR
ijk gratis (
t
+ 1) representa la concentración de cualquiera de estos tres medicamentos en la ubicación
P
ijk
en el 1) el paso (t + tiempo, y
λ
d
es la difusividad del fármaco. son las concentraciones de fármaco de
P
ijk de búsqueda: 'snearest seis vecinos en el paso de tiempo actual.
Pe
d
es la permeabilidad de los vasos de la droga, y
T
d
representa la tasa de absorción del fármaco.
la figura 3 muestra un diagrama de flujo de la algorithm.At la escala intracelular, las ecuaciones 1-7 describe las características fenotípicas (migración, proliferación, la apoptosis o quiescencia) interruptores de los MMS, OB y OC. En la escala intercelular, la dinámica de las moléculas en las vías de señalización celular después de recibir la estimulación de citoquinas de otros cellsare representado por las ecuaciones 8 y 9. Además, MMs compiten por la mejor ubicación para migrar o proliferar, tal como se define por la distancia a los lugares candidatos y la densidad celular (ecuaciones 10 a 14). En la escala de tejido, un conjunto de ecuaciones de reacción-difusión simplificados (ecuaciones 15 y 16) se describen los cambios en la concentración espacial de citoquinas (DKK1, OPG, RANKL y TNF-alfa) y las drogas (BHQ880, Lidamycin, y glucocorticoides). Estos cambios no sólo remodelar el microambiente del tumor, sino también una gran influencia en el comportamiento de MMS, AO y OB (secreción de citoquinas, la proliferación, la migración, o apoptosis) en la escala intracelular. Los detalles de los parámetros del modelo se muestran en la Tabla 1.
escala intracelular: describe la comunicación entre las células de mieloma, osteoclastos y osteoblastos y sus interruptores '' fenotípicas. escala intercelular: describe la dinámica de las moléculas en las vías de señalización para cada célula después de recibir la estimulación de citoquinas a partir de otras células y las reglas de migración específica para las células. escala de tejido: describe la difusión de fármacos y citoquinas
Resultados
Este modelo fue implementado utilizando Visual C ++ [25] y se utilizó para predecir la respuesta del mieloma múltiple. células a combinationsas drogas así como el equilibrio relacionada entre los osteoclastos y los osteoblastos en respuesta al tratamiento con combinaciones de fármacos. Comportamiento de escala de tejidos: El tiempo de simulación en tiempo abarcaba los pasos 0 a 120 y cada paso de tiempo representado 2 horas. La figura 4 muestra la dinámica de los tres tipos de células (MMS, OB y OC). Tenga en cuenta que denota un color único a cada tipo de célula:. Osteoclastos (verde), osteoblastos (rojo), y células de mieloma múltiple (azul)
La figura 4 muestra que las tres curvas comenzaron a separarse en el paso de tiempo 20. el número de MM (azul) interceptaron el número de los anticonceptivos orales (verde) alrededor paso de tiempo 90. Después de 120 pasos de tiempo, el número de los anticonceptivos orales y MMS se multiplicó por tres y cuatro veces, respectivamente, en comparación con sus valores iniciales, mientras que el número de OB se acercó a cero. La figura 5 muestra las fotos tridimensionales de los OB, OC y MMS en puntos de tiempo 0 y 120 sin tratamiento farmacológico.
BHQ880 se inyectó en el paso de tiempo de 20 a restablecer el equilibrio entre OB y OC, cuando las poblaciones de los tres tipos de células comenzaron a diferir, asshown en la figura 4. BHQ880 puede aumentar directamente las tasas de proliferación de MMS y los anticonceptivos orales y disminuir la tasa de proliferación de OB mediante la regulación de la función de DKK1. Fig 6 muestra que BHQ880 disminuyó notablemente el número de MMS y AO tiempo que aumenta el número de OBs en comparación con los resultados observados en la figura 4; sin embargo, este fármaco no podía cambiar la tendencia de las tres curvas. La figura 7 muestra las fotos en 3D del sistema de tumor con el agente único tratamiento BHQ880 en los siguientes intervalos de tiempo: t = 40, t = 50 y T = 120.
La proliferación MM tasa sirve como el objetivo de verificar la capacidad de predicción del modelo después de inyectar BHQ880. La figura 8 muestra una pequeña diferencia entre los datos simulados y experimentales [16] después de 120 pasos de tiempo en condiciones iniciales similares.
GCswere emplea para restablecer el equilibrio mediante el aumento de las tasas de apoptosis de AO y OB. Fig 9 muestra que cuando se inyectaron GCs en el paso de tiempo 20, las poblaciones de las tres celltypes disminuyeron rápidamente antes de paso de tiempo 60. A partir de entonces, las poblaciones MM y OC aumentó rápidamente, mientras que el número de OBs disminuyó a casi cero durante el resto de la simulación. Este fenómeno también se ilustra en las figuras 4 y 6. La figura 10 muestra la información espacial de estos tres tipos de células en pasos de tiempo t = 60, t = 65 y t = 120. La tasa de proliferación MM sirve como el objetivo de verificar la capacidad de predicción del modelo después de la inyección de GC. La figura 11 muestra una pequeña diferencia entre los datos simulados y experimentales [26] después de 120 pasos de tiempo undersimilar condiciones iniciales.
Lidamycin promueve la apoptosis de los MM. La figura 12 muestra que el número de MMS y los anticonceptivos orales disminuyó notablemente el tiempo antes de la etapa 65, mientras que el número de OB se incrementó significativamente antes del paso de tiempo 70. Después del paso de tiempo de 65 años, el OC MMand populationsconsiderably aumentó. Alrededor de paso de tiempo 85, el OB y OC poblaciones se cruzaron. Después de la etapa de tiempo 120, el número de OBs disminuyó a casi cero. En particular, el número final de MMS y anticonceptivos orales después del tratamiento con Lidamycin fue mayor que sin tratamiento (Fig 4). Fig 13 muestra la información espacial de estos tres tipos de células en el momento steps65, 70 y la tasa de proliferación 85.TheMM se emplea como el objetivo de verificar la capacidad de predicción del modelo después de la inyección de GC. La figura 14 muestra una pequeña diferencia entre los datos simulados y experimentales [18] Después de 120 pasos de tiempo undersimilar condiciones iniciales.
Figuras 6-14 ilustra que un solo medicamento no restauró la equilibrar ni matado a todos los MM. Por lo tanto, se desarrollaron planes de tratamiento, la combinación de múltiples fármacos. Cada combinación de dos o tres fármacos se inyectó en el paciente entre el tiempo t = 20 pasos andt = 60, y se observó el efecto del tratamiento hasta el paso de tiempo t = 120. Al igual que en la investigación anterior [17], la proporción de estos fármacos fue 1 : 1. El diagrama de la esquina superior izquierda de la figura 15 muestra que las tasas de crecimiento de ambos AO y OB se inhibió en gran medida por los dos fármacos, mientras que la población aumentó de MM tiempo de la etapa t = 20 t = 60.
el diagrama de la esquina superior derecha en la figura 15 demuestra que la combinación de BHQ880 y Lidamycin MMs marcadamente inhibida entre el tiempo de los pasos 20 y 60 al tiempo que aumenta el número de OBs, pero esta combinación no afectaba a los anticonceptivos orales. Después del paso de tiempo de 60, el número de MM aumentó rápidamente, mientras que el número de OB aumenta lentamente al principio y comenzó a disminuir alrededor paso de tiempo 75.
El diagrama de la esquina inferior izquierda de la figura 15 muestra que la combinación de GC y Lidamycin claramente regulados MMS y los anticonceptivos orales entre el paso de tiempo de 20 y 60 años y aumentaron el número de OB. Sin embargo, sin estos fármacos, el número de MMS y los anticonceptivos orales aumentó rápidamente, mientras que el número de OB disminuyó.
El diagrama de la esquina inferior derecha de la figura 15 muestra que la combinación de los GC, BHQ880 y no sólo Lidamycin significativamente reguladas MMS y los anticonceptivos orales entre el paso de tiempo de 20 y 60, pero también aumentó el número de OB. Después de la retirada del fármaco (tiempo de paso 60), el número de MMscontinued para disminuir, y el equilibrio entre AO y OB fue restaurada. Debido a que uno de los principales objetivos de este estudio fue investigar qué combinación de drogas restaura eficazmente el equilibrio inicial entre AO y OB y mata MMS para evitar una recaída, fue necesario desarrollar la ecuación 17 para evaluar el desempeño de las combinaciones de múltiples fármacos. ( 17), y son los números de MMS, AO y OB, respectivamente, al paso de tiempo t = 120 y son los números iniciales de AO y OB, respectivamente.
Nuestros resultados simulados (figuras 6-15 y en la Tabla 2) indican que las combinaciones ni un solo fármaco ni de dos fármacos podrían restablecer el equilibrio inicial entre OB y OC y evitar la recaída. Sin embargo, la combinación de tres fármacos (Figura 15) mostró un potencial significativo para la realización de este objetivo. Por esta razón, hemos averiguado qué combinación de estos tres fármacos tuvo el mejor rendimiento, medido por el más pequeño
R
de drogas en la ecuación 17.
análisis de citoquinas en respuesta a la terapia de combinación
en total, se evaluaron 20 dosis de los tres fármacos, a partir de 0,1 x 10 veces en sucesión geométrica con respecto a la dosis original. Luego, hemos explorado la eficacia de varias combinaciones de los tres fármacos. A pesar de altas dosis de quimioterapia convencional y puede evocar respuestas frecuentes en pacientes con mieloma múltiple, sigue siendo una enfermedad incurable, en gran parte debido a la resistencia a los medicamentos. El microambiente de la médula ósea no sólo promueve la supervivencia y el crecimiento de las células de mieloma pero alsoparticipates en el desarrollo de resistencia a los agentes convencionales y novedosos individuales. Para evitar el mieloma múltiple recurrente e inducir la remisión completa, es importante desarrollar estrategias de terapia de combinación que inhiben ciertas interacciones entre las células de mieloma y el microambiente de la médula ósea [13,27].
R
drogas
representa la eficacia del fármaco. El mínimo
R
drogas
valor se produjo a las dosis de 10, 6 y 4 para la combinación de los GC, Lidamycin y BHQ880 (figura 16).
la aditividad Loewe [28,29] evalúa si el efecto de combinación de BHQ880, GCs y Lidamycin es synergistic.The índice de combinación de Loewe sinergia se define como la relación de la dosis de fármaco efectiva total (combinación frente a las drogas individuales) requerido para lograr un efecto determinado, como se estipula en la ecuación 18: (18) donde
d
1 (BHQ880),
d
2 (GC) y
d
3 (Lidamycin) son la combinación de fármacos dosis situado en el isobolograma combinación con respecto a
R
drogas. , Y representan las concentraciones de un solo agente de BHQ880, GC o Lidamycin con respecto al
R
de drogas, respectivamente. CI
Loewe & lt; 1, CI
= 1 Loewe y CI
Loewe & gt; 1 indican sinergia Loewe, el antagonismo y la adición, respectivamente. En la ecuación 18,
R
drogas
= 960IS el umbral para evaluar el efecto de la droga. Los resultados simulados muestran que la combinación de BHQ880, GC y Lidamycin es sinérgica (Figura 17).
análisis de sensibilidad de parámetros
Para evaluar el impacto de los valores de los parámetros en el comportamiento de el sistema de modelado de cáncer de mieloma múltiple, se analizó la sensibilidad de nuestro modelo basado en los siguientes parámetros:
β
ω
,
β
mm
T
,
K
D
,
K
w
,
λ
C
,
DEG
,
λ
d
,
Se
G
,
Pe
d
,
y U
d
hemos variado cada parámetro de forma individual en los márgenes que se indican en la Tabla 1, mientras que la fijación de otros parámetros a sus valores base. Los rangos de los parámetros se obtuvieron de la literatura, y estos valores se listan en la Tabla 1. Estábamos limitados por el costo relativamente alto de la computación de la ABM, por lo que realizaron 10 simulaciones para cada conjunto de parámetros. Para evaluar la influencia de los parámetros, se calculó la correlación de Spearman orden de rango [30] de cada parámetro en comparación con el número de MM totales, unidades móviles, y los anticonceptivos orales. La Tabla 3 muestra la correlación de Spearman orden de rango
ρ
y el
p CD -
valor para cada parámetro. Además, esta tabla explora los parámetros que están estrechamente relacionados con el número de MMS, OB y OC: permeabilidad de los vasos de thedrug (
Pe
d
), la constante de difusión del fármaco (
λ
d
), y la tasa de absorción del fármaco (
T
d
). Debido a que el umbral de Wntthat promueve la proliferación OB (
K
w
) y el umbral de DKK1 que inhibe Wnt (
K
D