使用抗癌药物(化疗)是临床常规应用的标准治疗方法之一。然而，相当一部分最初对化疗有良好反应的患者在多个周期后对药物无反应;也就是说，它们会对药物产生抗药性。能够早期预测，例如在治疗前肿瘤活检时，患者对标准化疗的反应将为更个性化的患者护理提供机会。也就是说，对预后不利的患者可以提供个性化的治疗方案，而不是一个标准的设定来提高治疗成功率。

图1所示。VIRTUOSO -虚拟临床试验概念

在我们最近发表的文章中，我们提出了一种计算模拟方法，可以根据从治疗前活检中提取的个体患者数据进行适当校准，用于预测特定肿瘤对化疗治疗的反应。我们设计了一个特定的方案，使用虚拟临床试验的概念来预测骨肉瘤肿瘤的化疗耐药性(VIRTUOSO)。

骨肉瘤是儿童和青年患者中最常见的原发性骨肿瘤。最初的诊断通常是通过活组织检查，在显微镜下取出一个小的肿瘤组织进行检查。成功的治疗需要手术切除和全身化疗的结合，新辅助(术前)和辅助(术后)。新辅助化疗后的坏死程度是衡量肿瘤对药物敏感性的一个指标。在我们的论文中，我们假设化疗后剩余的活细胞，即对化疗没有反应的细胞，是化疗耐药的。此外，我们假设骨肉瘤治疗前活检中这些化疗耐药肿瘤细胞的病理特征可以预测肿瘤对标准化疗治疗的反应。

我们检验这一假设的程序包括生成患者肿瘤组织的高分辨率图像，并使用计算方法分析所有单个肿瘤细胞，然后在计算机上模拟肿瘤对标准护理治疗的反应。对于第一项任务，我们将比较化疗前后的患者组织病理学样本，并确定化疗耐药细胞(即治疗后存活的细胞)的形态学和免疫化学细胞特征。对于第二项任务，我们将使用专门设计的计算模型来预测模拟化疗治疗下肿瘤病理的动态变化。综上所述，我们的虚拟临床试验程序virtuoso将提供给定肿瘤是否具有化疗耐药的可能性。

我们的VIRTUOSO预测器将首先在一组已知无进展生存状态的患者数据上进行训练，我们将从Moffitt Total Cancer Care数据库中回顾性收集这些数据。治疗前后的患者组织病理学样本将使用先进的图像分析(病理学)、特征分类方法(生物统计学和形态计量学)和肿瘤进展的计算模拟(虚拟病理学)进行比较。这将导致细胞特征模式的鉴定，这些特征是化疗耐药骨肉瘤细胞(治疗后存活的细胞)的特征。随后，我们验证的预测器将用于前瞻性研究。在这种情况下，将分析治疗前活检样本，并与先前确定的化疗耐药细胞特征以及先前创建的确定肿瘤对治疗反应的模拟结果库进行比较。这将允许计算给定肿瘤耐药的可能性。

这种预测工具可以作为肿瘤学家的一种新的增值决策支持工具。

出版

基于虚拟临床试验的骨肉瘤化疗耐药诊断评估。
雷尼雅克，劳埃德MC，里德博士，Bui MM。
医学假说。2015年9月

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