突变和扩增驱动的耐药机制的比较及其对肿瘤复发的影响
摘要：肿瘤复发是癌症治疗成功的一个主要障碍，其驱动力是耐药性的进化。耐药性通常是由于基因改变，比如点突变，指的是对单个基因组碱基对的修改，或者基因扩增，指的是重复含有一个基因的DNA区域。在这里，我们使用随机多类型分支过程模型，研究了肿瘤复发动力学对这些耐药机制的依赖性。我们推导出肿瘤消失概率和确定性估计的肿瘤复发时间，定义为在发展耐药性后，一个最初对药物敏感的肿瘤超过其原始大小的时间。对于扩增驱动和突变驱动的耐药性模型，我们证明了关于随机复发时间收敛到其均值的大数定律结果。此外，我们证明了在基因扩增模型下肿瘤逃脱灭绝的充分和必要条件，讨论了在生物学相关参数下的行为，并且在分析和模拟中比较了突变和扩增模型中的复发时间和肿瘤组成。在比较这些机制时，我们发现由扩增驱动与突变驱动引起的复发时间比例与获得相同程度抗药性所需的扩增事件数量成线性关系，并且我们发现扩增和突变事件的相对频率在确定复发更快的机制方面起着关键作用。在扩增驱动的耐药性模型中，我们还观察到增加药物浓度会导致肿瘤负担的初始减少更强，但是最终复发的肿瘤群体较少变异，更具侵略性，并且具有更高水平的药物抗性。
作者：Aaron Li and Danika Kibby and Jasmine Foo
论文ID：2305.19423
分类：Populations and Evolution
分类简称：q-bio.PE
提交时间：2023-08-23