進化的治療：数理モデリングを用いたがん治療の新戦略

がんは、耐性の発現と再発の可能性という大きな課題を抱えています。耐性は、がん細胞における永続的な遺伝子変化、あるいは治療によって引き起こされるがん細胞の挙動における非遺伝子変化によって生じる可能性があります。標準的ながん治療では、薬剤感受性細胞を効果的に殺すために、薬剤の最大耐量を使用することが一般的です。しかし、このアプローチは長期的には失敗することが多く、薬剤感受性細胞がすべて殺されると、薬剤耐性がん細胞はより速く増殖する可能性があります。

アダプティブセラピーと呼ばれる進化的な治療法は、個々の患者の反応に基づいて治療量や治療中断期間を個別化します。アダプティブセラピーの目標は、耐性細胞の増殖を抑制するのに十分な数の感受性細胞を維持することです。最近の研究と臨床試験では、アダプティブセラピーは標準治療よりも効果的に耐性の発現を遅らせることができることが示されています。

がんは複雑に進化するシステムであり、患者一人ひとりがそれぞれ異なるため、個々の患者に対する投与量や治療中断の時期を決定することは困難です。数理モデルは、このような個別化された治療戦略の策定に役立ちます。実際、様々な治療戦略が患者の転帰に与える影響を研究するために、いくつかの数理モデルが開発されてきました。しかし、既存の数理モデルは、がん細胞の獲得耐性や可塑性の影響を無視していることが多いのです。「獲得耐性」とは、多くの場合、遺伝子変異によって生じる様々なタイプの耐性を指します。「細胞の可塑性」とは、治療量の変動や治療の中止など、がん細胞が微小環境の変化に応じて表現型を変化させる能力を指します。

韓国科学技術院（KIST、オ・サンロク所長）天然物情報科学研究センターのキム・ウンジョン博士率いる研究チームは、腫瘍の進化を考慮したがん治療戦略の理論的根拠を開発しました。研究チームは、がん細胞の耐性獲得と治療中の表現型挙動の変化（可塑性）を考慮し、腫瘍の進化を予測する数理モデルを開発しました。このモデルの解析により、腫瘍体積が一定に保たれる平衡点を維持できる線量範囲、すなわち有効線量ウィンドウの存在条件が明らかになりました。

可塑性を持つ腫瘍の中には、治療の中断によってがん細胞が再び感受性を取り戻し、他の感受性細胞と連携して抵抗性細胞の増殖を抑制するものがあります。研究チームは、治療の中断、最小有効量、最大耐量からなるサイクルで治療を行う進化的投与療法を提唱しました。治療の中断によって可塑性がん細胞が感受性を取り戻し、その後、最小有効量を適用して腫瘍の体積をコントロールします。その後、最大耐量を適用して腫瘍サイズをさらに縮小します。この投与サイクルにより、腫瘍の体積を管理可能なレベルに効果的にコントロールできます。提案された戦略を悪性黒色腫患者に適用した数値シミュレーションは、これらの研究結果をさらに実証しています。結果は、進化的投与によって腫瘍の動態を方向転換し、腫瘍サイズを許容レベル以下に維持できることを示しています。

開発された数理モデルは、臨床試験前にがん治療候補薬の有効投与量範囲を予測することができます。このモデルは、新しい治療法の抗がん効果を判定し、各薬剤の有効投与量範囲を特定するのに役立ちます。さらに、このモデルは、治療中の各患者の腫瘍の進化ダイナミクスを考慮し、個別化されたがん治療戦略の開発を促進します。

引用：「今回の研究では、進化的治療の周期的な投与による腫瘍負荷の管理性の改善における、がん細胞の表現型の可塑性の役割を明らかにしました」と、韓国科学技術研究院天然物情報科学研究センターのキム・ユンジョン博士は述べています。

彼女はまた、腫瘍負荷を効果的に制御する投与計画を確立することを目指し、数学モデルを使用して、天然物由来の潜在的な抗がん剤の動物実験と臨床試験を計画する計画についても言及しました。

この研究の結果はScienceDirect 誌に掲載されました。