综述：定量系统药理学模型：在癌症免疫治疗中释放其潜力

《Journal of Pharmaceutical Investigation》：Quantitative systems pharmacology models: unleashing their potential in cancer immunotherapy

癌症免疫治疗因患者免疫状态异质性导致疗效差异，系统药理学（QSP）通过整合多尺度数据建模肿瘤-免疫互作与药物机制，为精准免疫治疗提供优化剂量策略、预测首人剂量、设计虚拟临床试验、识别生物标志物及缓解细胞因子释放综合征等应用，当前面临标准化、验证及人工智能整合等挑战。

　　

摘要

背景

近年来，癌症免疫疗法取得了重大突破。然而，由于患者免疫状态的异质性，治疗反应存在显著差异，因此需要优化给药策略并使用预测性生物标志物。定量系统药理学（QSP）建模是一种新兴的计算方法，它整合了多尺度数据来表征肿瘤-免疫相互作用和药物机制，为精准免疫疗法提供了可能性。

涵盖领域

本综述概述了QSP的基础知识，包括建模策略、验证方法和不确定性量化，并总结了其在肿瘤免疫学中的应用。我们讨论了QSP在表征免疫-肿瘤动态中的作用，以及其在优化免疫检查点抑制剂（ICIs）、T细胞激活剂（TCEs）、嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法和癌症疫苗中的应用。QSP建模的关键应用包括预测首次人体试验（FIH）剂量、设计用于优化治疗方案的虚拟临床试验、识别生物标志物以及缓解细胞因子释放综合征（CRS）。最后，我们指出了当前面临的挑战，如标准化、验证和人工智能（AI）整合问题，并探讨了未来提高QSP在药物开发和精准医疗中应用价值的方向。

专家观点

QSP能够定量预测疾病进展和药物效果。随着标准化和跨学科合作的进步，其优化给药剂量和识别响应者的能力使其成为精准免疫疗法的强大工具。