لـ«النمذجة الرياضية» (mathematical modeling) كثير من التطبيقات في الأبحاث الطبية الحيوية، بما في ذلك الفهم الأفضل للفيزيولوجيا المرضية على المستوى الجزيئي والتنبؤ بنتائج العلاج.
وفي دراسة نُشرت في «نيتشر كومبيوتيشونال ساينس» (Nature Computational Science)، شرح الدكتور جي وي وانغ، بروفيسور البيولوجيا الحاسوبية في الطب بمستشفى «هيوستن ميثوديست»، الأثر الإيجابي للنمذجة الرياضية للعلاج المناعي للسرطان في الطب الشخصي. وناقشت الدراسة على وجه التحديد نمذجة العلاج المناعي للسرطان، وتطبيقاته وتحدياته.
ويُعد علم الأورام مجالاً سريع التطور في الطب الحديث، بسبب التقدم التكنولوجي في علم وظائف الأعضاء البشرية، وعلم التشريح، وعلم الأوبئة، والمجالات الأخرى ذات الصلة. وعلى الرغم من التقدم التكنولوجي والعلاجات المتقدمة المتاحة، لا يزال السرطان سبباً رئيسياً للوفاة على مستوى العالم، ومصدر عبء اقتصادياً هائلاً. ويرى الباحثون أنه يمكن للتعاون الفعال بين الأطباء وعلماء الأحياء المحوسب، أن يحد التطبيق المتقدم الصحيح في «النمذجة الرياضية» من عبء المرض على المستوى العالمي.
وتشمل العلاجات المناعية النموذجية للسرطان العلاج بمثبطات نقاط التفتيش المناعية، والعلاج بنقل الخلايا بالتبني، والتطعيم، والعلاج «السيتوكيني» الخارجي. كما يمكن استخدام العلاج المناعي للسرطان مع العلاجات التقليدية مثل العلاج الكيميائي والعلاج الإشعاعي. وتؤدي العلاجات المركبة عادة إلى نتائج علاجية أفضل مقارنة بالعلاجات الأحادية، إذ يجري استهداف مسارات رئيسية متعددة بشكل تآزري.
ويتوقع الدكتور وانغ أن تصبح استراتيجيات العلاج المناعي القائمة على الحساب (computation - based immunotherapy) جزءاً مهماً من الجيل التالي لعلاجات السرطان، من خلال تسهيل الترجمة السريرية للأدوية الجديدة وتحسين استراتيجيات العلاج الشخصية، لتحقيق أقصى قدر من النجاح العلاجي.
وفي الولايات المتحدة الأميركية، هنالك أكثر من 600 دواء لعلاج السرطان، بما فيها 30 عامل علاج مناعي على الأقل، معتمدة من قبل إدارة الغذاء والدواء الأميركية (FDA). ويشير هذا العدد إلى وجود عدد كبير من مجموعات الأدوية المحتملة ذات نتائج علاجية غير معروفة.
تجدر الإشارة إلى أن تطوير أدوية السرطان عملية مكلفة للغاية وتستغرق وقتاً طويلاً. لذا يمكن أن تكون العلاجات المركبة فعالة من حيث التكلفة، نظراً إلى أن كثيراً من الأدوية معتمدة مسبقاً من إدارة الغذاء والدواء. ولأنه لا يمكن اعتماد التجارب السريرية معياراً لتقييم العلاجات المركبة، يقول الدكتور وانغ: «قد تكون (النمذجة الرياضية) مع الذكاء الاصطناعي أمراً لا غنى عنه لتحديد مجموعات الأدوية المثالية بكفاءة وفاعلية، بالإضافة إلى التنبؤ الدقيق بنتائج العلاج».
ويوضح الدكتور وانغ أنه بالإضافة إلى التنبؤ بفاعلية مجموعات العلاج الشخصية، يمكن لدراسات الجرعات، التي يجري تنفيذها على الكومبيوتر أو عن طريق برامج محاكاة «السيليكو» (silico)، التنبؤ باستجابة المريض القصوى عند أقل جرعة أو تردد علاجي، ويمكنها حتى تقدير سمية الأدوية الجديدة قبل إجراء الاختبار على البشر.
ويختم الدكتور وانغ، إن «منصات النمذجة هذه لا توفّر أسساً قيمة لدراسة الآليات الكامنة وراء التوازن الدقيق بين نجاح العلاج وفشله فحسب، بل توفر أيضاً أدوات كمية لنقل عملية تحسين العلاج من الأساليب القائمة على التجربة والخطأ إلى تصميم هندسي».
