Zeitschrift für biomolekulare Forschung und Therapeutik

Abstrakt

Die Plancksche Verteilungsgleichung als neue Methode zur Vorhersage der Wirksamkeit einer Brustkrebs-Pharmakotherapie

Shreshth Rajan*

Offenbar ist patientenspezifische, personalisierte Medizin erforderlich, um optimierte Therapeutika zu verabreichen und behandlungsbedingte Todesfälle zu verhindern. Um ein Vorhersagemodell für die Brustkrebstherapie zu entwickeln, analysierte die folgende Studie die mRNA-Daten von 4.704 Genen von 20 Brustkrebspatientinnen vor und nach einer 16-wöchigen Doxorubicin-Behandlung. Die genomischen Daten jeder Patientin wurden zunächst basierend auf der mRNA-Expression als Reaktion auf den Tumor und die Doxorubicin-Behandlung in 9 Gruppen stratifiziert. Die Studie verwendete dann die an der Rutgers University entdeckte Plancksche Verteilungsgleichung (PDE), um die stratifizierten Proben zu modellieren, indem jeder Mechanismus in ein einzelnes langschwänziges Histogramm umgewandelt wurde, das durch die PDE angepasst wurde. PDE ist ein neuartiger Algorithmus, der verwendet wird, um langschwänzige Histogramme linear auf eine bestimmte Kategorie von Funktionen in der Planckschen Ebene abzubilden. Unser PDE-Modell basiert auf 3 Parametern – A, B und C – von denen 2 aus jedem Modell extrahiert wurden, um die Diagramme zu erstellen. Anschließend wurden die durch das Medikament induzierten Steigungen der A-vs.-C-Diagramme für alle 9 Mechanismen jedes Patienten bestimmt. Die Studie beobachtete einen Anstieg der mRNA-Werte nach der Behandlung bei Patienten mit längerem Überleben in 6 verschiedenen Gengruppen. Weitere Analysen zeigten, wie die medikamentöse Behandlung jeden der 9 Mechanismen basierend auf der Dauer des Patientenüberlebens auf einzigartige Weise veränderte. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass die hier beschriebenen PDE-basierten Verfahren ein neuartiges Instrument zur Entdeckung potenzieller Medikamente gegen Brustkrebs darstellen könnten.