[发明专利]用于确定癌症治疗的可编程细胞模型

说明书

技术领域

本发明涉及生物细胞的计算机建模，更具体地，涉及人类细胞、疾病途径和治疗的计算机建模。特别是，本发明涉及一种可编程癌细胞模型，其可以进行定制以模拟基因突变，例如从特定癌症患者的基因档案识别的突变的影响。模拟可以用于基于患者的癌症基因档案来评估导致患者稳定缓解的候选治疗的可能性。

背景技术

癌细胞使用的细胞信号传导途径通常会导致肿瘤生长因子上调和/或意图导致编程细胞死亡的凋亡过程下调。这两种中的任何一种都可能导致细胞生长不受控制。细胞信号传导途径很复杂并且涉及多种细胞内和细胞外蛋白质，每一种在多个途径中都可能有牵连。结果是特定蛋白质及其对应的具有相邻信号传导途径中的其他蛋白质的基因之间的相互作用的多方面网。

当前演变的癌症治疗通常集中于抑制或模拟一个或多个特定蛋白质目标，其可能导致由涉及这些蛋白质的信号传导途径管理的细胞过程的上调或下调。由于每个目标都对多个途径具有影响，因此通常发现，在一段时间之后，癌性肿瘤适应并发现克服其通过治疗上调或下调的新途径。结果是要求随时调节癌症治疗的不稳定缓解以防止癌症复发。结果，癌症患者通常被给予化疗药物和不同目标的“混合物”，这取决于患者患有的癌症类型。确定合适的混合物经常涉及由历史或统计“最佳实践”指导的试验和错误做法，所述实践在一定比例的情况下起作用，但对展示出特定类型的癌症的所有患者来说并不是普遍有效的。

由于癌症基因和基因图谱的科学认识的发展，现在可以获得特定患者的来自组织或血液样本的肿瘤的合理准确的基因档案。肿瘤学家可以使用肿瘤的基因档案来确定哪些基因突变很可能会产生患者的癌症，其可以充当指南来建议合适的治疗混合物。然而，确定混合物是否会导致稳定缓解仍然涉及试验和错误做法，对患者来说这有时可能是致命的。

发明内容

因此，期望具有一种事先预测治疗由特定治疗选项或化疗药物的混合物提供的稳定缓解的潜在可能性的方法。期望此方法能够考虑特定患者的基因档案。期望此方法在计算设备，比如笔记本、PDA、平板计算机、手机等上实现。为了确保速度和精度，期望该方法由服务器通过具有从计算设备指定/针对该计算设备的输入和输出的计算机网络来实现。

在一个方面，提供了一种给细胞状态建模的计算机实现方法，所述方法包括：使用细胞模型基于模糊认知图来给健康细胞的至少一部分建模，细胞模型限定因子之间的关系，细胞模型存储在至少一台计算机中；将疾病状态向量应用于细胞模型，疾病状态向量被配置成表示影响细胞的疾病；基于所应用的疾病状态向量来获得细胞模型的新病变细胞状态向量；以及提供指示细胞模型的建立病变细胞状态向量的第一输出。

在另一个方面，提供了上述计算机实现方法，还包括：修改病变细胞状态向量以获得被配置成表示建立疾病的提议治疗的治疗状态向量；将治疗状态向量应用于细胞模型；基于所应用的治疗状态向量来从细胞模型获得治疗细胞状态向量；以及提供指示细胞模型的建立治疗状态向量的第二输出。

在又一个方面，提供了一种用于给细胞状态建模的系统，所述系统包括：连接至网络并被配置成与多个远程设备通信的服务器，所述服务器还被配置成：存储健康细胞的至少一部分的细胞模型，细胞模型建立在模糊认知图基础上，细胞模型限定因子之间的关系；经由网络从多个远程设备中的一个远程设备接收疾病状态向量的指示；将疾病状态向量应用于细胞模型，疾病状态向量表示影响细胞的疾病；基于所应用的疾病状态向量来获得细胞模型的病变细胞状态向量；经由网络将指示细胞模型的病变细胞状态向量的第一输出提供给该远程设备；经由网络从远程设备接收治疗状态向量的指示；修改病变细胞状态向量以获得治疗状态向量，治疗状态向量表示疾病的提议治疗；将治疗状态向量应用于细胞模型；基于所应用的治疗状态向量来获得细胞模型的治疗细胞状态向量；以及经由网络将指示细胞模型的治疗细胞状态向量的第二输出提供给远程设备，第二输出指示提议治疗的疗效。

在上述任意方面，细胞模型可以包括表示细胞信号传递途径的因子。

在下文中将描述本发明的另外方面。

附图说明

附图只通过实例的方式说明本发明的实施方式。

图1是细胞的实例模糊认知图的因果图形式。

图2是实例模糊认知图的矩阵表示。

图3示出了模糊认知图的实例状态的状态向量。

图4示出了涉及向量矩阵乘法的迭代公式以获得新状态向量。

图5示出了新状态向量的样本计算。

图6是当前状态和新状态的局部表。

图7是当前状态和新状态的另一个局部表。