预测癌症纳米药物传递的数学模型

王志辉博士是休斯顿卫理公会研究所的研究员。他是计算生物学、建模辅助药物靶点发现、药物转运的生物物理建模和多尺度癌症建模领域的领先专家。与Prashant Dogra博士一起，该团队开发了一个计算模型，提高了我们对关键纳米颗粒特性、它们在全身的分布方式和肿瘤传递效率之间关系的理解。这在癌症纳米医学领域有令人兴奋的应用潜力。

纳米技术是在极小的尺度上进行的科学和工程:纳米尺度。一纳米相当于十亿分之一米，这个尺度有时很难以有意义的方式真正理解。例如，在纳米尺度范围内的小颗粒(这些被称为纳米颗粒)具有不同的性质，如果他们在一个更大的(或称为宏观)形式。它们的反应性、强度、导电性甚至颜色在纳米尺度和宏观尺度上都有很大的不同。一个特别引人注目的例子是由碳制成的“纳米管”，它的强度是钢的100倍，但重量是钢的6倍。

纳米粒子已经被应用于许多行业。人们希望它们能提高能源效率，帮助清洁环境，并以更低的成本增加制造业生产。或许地方尽管有令人兴奋的潜力在医学,在纳米粒子可用于携带药物的封装形式直接向地方所需的药物是有针对性的方法,从而增加药物的数量送到需要的地方由于非目标交付同时减少副作用。纳米技术在医学上的应用正在彻底改变我们诊断和治疗人类疾病的方式。

对于研究人员来说，能够准确预测纳米颗粒在特定情况下的反应是一种强大而有用的工具——尤其是在医学场景下，比如将抗癌药物递送到肿瘤部位。这将允许临床医生设计针对患者个体优化的治疗策略，以最大限度地提高治疗成功的可能性，并改善患者的预后。现在，休斯顿卫理公会研究所的王博士、Dogra博士和他们的同事们创建了一个计算模型，在实现这一目标方面取得了显著的成功。

药物的靶向传递对于改善癌症治疗是极其重要的。

纳米技术在医学
用于生物医学应用的合成纳米颗粒的大小通常在1-100纳米之间。为了更好地理解这个尺寸，我们可以把它比作人类的头发，大约100微米厚。这意味着大约10000个纳米粒子可以在一根头发的直径上首尾相连堆叠。纳米粒子的大小与许多生物结构和分子相似。例如，一个单一的流感病毒直径约为130纳米，而一个血红蛋白分子直径约为6纳米。在单细胞尺度上，纳米颗粒和系统在尺寸上的相似性使得纳米颗粒可以直接与这些系统相互作用并影响它们，这使得纳米颗粒在生物医学研究和应用中非常有用。与传统的“免费”药物递送(即不封装的药物)相比，纳米药物具有许多优势，包括与相同药物相比，在宏观水平上具有更好的溶解度，提高了敏感药物对生理降解的稳定性，改善了对组织的吸收，以及更好地针对疾病的特定部位。

纳米药物(纳米颗粒负载药物)被用于改善一系列疾病患者的治疗，包括癌症、多发性硬化症和肺气肿。这些药物大多数以一种叫做小泡的粒子传递药物，小泡是被外部脂质双层包围的液体或气体的自包含结构。这些非常小的载体可以用来装载药物或遗传物质并运输它们。被称为纳米载体，它们有可能包装和保护毒性太大、易碎、不溶或不稳定而不能作为免费药物递送的货物。最近的一个例子是，开发了基于脂质纳米颗粒的疫苗，使人类对SARS-CoV-2(全球COVID-19大流行背后的病毒)免疫。纳米载体还可以配备各种触发机制，根据细胞内或细胞外环境的刺激，使其按需释放货物。这在癌症治疗方面尤其有价值。

癌症纳米医学中的精确药物传递
药物的靶向传递对于改善癌症治疗是极其重要的。我们希望能够针对癌变的肿瘤，而不是器官内的健康组织。然而，实现交付只到所需的区域内的身体是一个挑战性的问题。通过调整纳米粒子的物理化学性质，包括它们的大小、形状和表面特征，工程师们正在探索微调粒子的方法，以便它们与它们的治疗货物一起递送到预定的治疗目标。这些参数的变化可能会影响纳米颗粒递送治疗药物到肿瘤部位的效率。

对于临床应用来说，精确控制纳米颗粒的合成以确保它们具有精确的物理和化学特性是至关重要的。这确保了纳米颗粒的安全性和有效性，没有造成任何不良或不想要的副作用。为此，王博士和他的团队提出了一种解决这一问题的方法，通过一个预测数学模型，可以准确地预测纳米颗粒在体内的分布情况。

癌症纳米医学的预测模型
过去，纳米颗粒介导的癌症治疗只取得了部分成功。这种临床转化背后的一个主要原因是，大多数纳米颗粒一旦进入患者体内，并没有被送到预定的目标。为了改进纳米颗粒设计以克服这一缺点，需要在其系统药代动力学和肿瘤微环境的背景下更好地理解纳米颗粒的肿瘤传递效率。数学模型是实现这一目标的有用工具。获得这一理解的一种方法是通过数学建模，其中研究人员设计了涉及纳米颗粒输送的关键生物和物理过程的数学描述，以便通过计算机模拟快速研究纳米颗粒特性如何影响其输送。

王博士和他的团队的目标是提高对关键纳米颗粒特性、它们在全身分布的方式以及它们如何有效地传递到肿瘤之间关系的“定量”(可测量的)理解。为了实现这一点，他们开发了一种新的数学模型，能够预测肿瘤的分布和传递。

通过使用纳米颗粒的特性作为模型的输入，然后用大鼠的实验数据进行验证，研究人员能够确认他们的模型准确地预测了纳米颗粒的行为。然后，他们使用该模型对巨大的多维参数空间(定义特定数学模型的可能参数值的空间)进行计算研究，以发现如何改进纳米颗粒设计以增加对肿瘤的输送。

他们开发了一种新的数学模型，能够预测肿瘤的分布和传递。

这允许可视化和量化纳米颗粒如何在整个身体的行为。这方面的知识是必要的，以全面了解纳米颗粒的药代动力学和药效学。该团队确定了几个与纳米颗粒和肿瘤性质相关的关键参数，这些参数被发现控制了纳米颗粒的分布和肿瘤递送性。他们的分析揭示了一些关键的参数，包括纳米颗粒的大小和降解速度。

模型的未来好处
这个数学模型可以作为一个有价值的工具，在未来指导纳米颗粒的设计和开发，以优化其递送固体肿瘤。了解这些参数也将有助于最大限度地提高其安全性，并避免任何不想要的副作用。

王博士和Dogra博士将继续努力，通过纳入额外的关键参数和测量，如先进的成像和分子参数，来提高模型的预测能力。除了对大分子的药理评价外，将体内成像与数学建模相结合是一种有价值的工具，可以为了解转运障碍诱导的耐药性或治疗失败的机制提供见解。他们也可以将该模型与其他多尺度模型集成。这将使他们能够建立一个模拟疾病进展的预测模型平台，并获得对各种试验药物和新型纳米颗粒配方更完整的药代动力学理解。这也可以支持新的战略的发展，以改善药物递送到肿瘤和个性化的癌症治疗个别患者。