2019年7月15日，IINT课题组耿长冉老师与哈佛大学研究团队合作在肿瘤靶向治疗领域取得重要研究进展。相关成果发表在自然指数期刊《Cancer Research》，该期刊是美国癌症研究协会(American Association for Cancer Research，AACR)会刊，是国际肿瘤研究领域的顶级期刊之一。具体研究成果参见“Patient-specific tumor growth trajectories determine persistent and resistant cancer cell populations during treatment with targeted therapies”。论文相关链接参见：（https://cancerres.aacrjournals.org/content/early/2019/05/21/0008-5472.CAN-18-3652）。
    肿瘤细胞的耐药性（resistance）是目前靶向治疗（如：表皮生长因子受体（EGFR）酪氨酸激酶抑制剂（TKI））面临的最大挑战。大量的科学研究致力于理解肿瘤细胞耐药性的机理，其中一个关键问题在于肿瘤耐药性的时间演化过程，耐药细胞可能是预先存在的(Pre-existing)也可能是治疗过程中发展突变(de novo)而来的，该问题尚存在较大的争论，也为临床中针对性的治疗带来巨大挑战。本工作的主要目的是提出一种数学模型来描述耐药细胞在治疗过程中的动力学变化为上述问题提供解决方案，此模型的创新性特色在于其完全基于临床观察到的肿瘤宏观体积（取自CT医学影像数据）演化规律而建立，且涵盖了预先存在的耐受细胞数量估计以及持留细胞（Persister cell,可突变为具有耐药性的细胞）的动态演化过程。在该工作中，作者选取20组EGFR突变病例进行TKI（厄洛替尼）治疗的肺部CT序列，结合作者前期建立的肺癌肿瘤生长模型（Geng et al, Scientific Reports,2017,7(2017):13542.），建立了描述肿瘤细胞随治疗时间演变的动力学数学模型。通过研究发现，在单纯只考虑预先存在的耐药细胞或耐药细胞仅来自持留细胞突变的情况下，均无法解释临床中观察到的肿瘤体积变化规律。如果仅考虑持留细胞（而不存在预先存在的耐药细胞），则需要非常高的细胞突变概率；如果仅考虑预先存在的耐药细胞（而不存在持留细胞），则需要非常大的预先存在耐药细胞个数。若同时考虑二者存在的情况，则可以较好的解释临床中观察到的肿瘤变化情况，得到治疗前预先存在的耐药细胞份额占总细胞的0.01%-10%。此外，该研究还发现耐药细胞增长率和肿瘤体积存在很大关联。综上所述，该研究得到的数学模型可为临床提供预先存在的耐药细胞个数和持留细胞个数估计，这将为靶向治疗方案的制定提供全新思路，为靶向治疗和放射治疗的联合治疗提供重要的理论指导。