最佳药物管理时间表对AZD9291药效发挥更有益处

确定最佳药物管理时间表以对抗抗药性的出现是癌症研究中的一项重大挑战。多种抗性机制的存在需要组合施用药物，使预测癌症的进化动力学和最佳干预策略的努力显着复杂化。因此，彻底了解联合治疗下癌症进展的重要决定因素对于正确预测治疗结果至关重要。   在这里，我们开发了第一个计算策略，以探索癌症进展的进化模型中的药代动力学和药物相互作用效应，这是进行临床相关预测的关键步骤。我们发现将这些现象纳入我们的多尺度随机建模框架显着改变了所确定的最佳药物管理时间表，通常预测组合疗法的非直觉策略。   我们将我们的方法应用于正在进行的Ib期临床试验（india2080）管理和india2080对EGFR突变型肺癌患者。我们的结果表明，三个试验组中使用的时间表具有几乎相同的功效，但是两种药物的给药频率的轻微修改可以显着增加肿瘤细胞的根除。

  有趣的是，我们还预测低于MTD的药物浓度同样有效，这表明降低药物总量可降低毒性，同时不影响药物的有效性。我们的方法强调了这样一个事实，即药代动力学，药物相互作用和进化过程的定量知识对于确定最佳干预策略至关重要。
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