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Optimizing drug combinations for human bladder carcinoma using genetic algorithm based on network analysis
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AI
DOI：10.1007/s13721-025-00606-1.png)
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摘要
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膀胱癌被认为是世界上最常见的癌症之一，由于死亡人数的增加，对人类构成了显著威胁。近年来，膀胱癌治疗领域取得了许多进展，许多新型治疗方法目前正在研究中。联合疗法被认为是治疗膀胱癌最成功的策略之一，因其具有高效性和降低毒性的特点。大量研究提出了使用数学模型来评估药物组合在药物开发中的应用。然而，确定用于辅助临床试验模拟以了解药物组合效果的最佳模型非常困难。本文旨在介绍一种基于网络分析和遗传算法的方法，以提高预测治疗膀胱癌最有效药物组合的准确性。我们开发了一个计算框架，将基于网络的通路分析与遗传算法相结合，以预测靶向MAPK信号通路的最佳药物组合。遗传算法（GA）整合通路拓扑和节点效应来优先考虑组合。使用T 24细胞进行了体外实验以验证计算研究结果。实验结果表明，所提出的方法性能良好。研究显示，S6K1抑制剂（PF 4708671）与ERK 1/2抑制剂（FR 180204）的组合表现出协同或相加效应。我们的方法在通路覆盖范围和可扩展性方面优于OCSANA，并可能作为决策支持工具用于临床前癌症治疗设计。
Keyword:
Combination therapy
Bladder cancer
Genetic algorithm
期刊
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IF:
0
论文数:
178
被引数:
1
机构
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引用论文
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