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对抗癌，抗菌和抗病毒疗法的耐药性的演变在癌症和病原体细胞种群中广泛存在。经典理论严格认为，在不断发展的种群中，遗传和表型变异是独立于选择压力而产生的。然而，抗菌剂，传统的细胞毒性化学疗法和靶向癌症疗法的最新实验发现表明，治疗不仅可以选择选择，而且会通过改变突变过程影响适应率。在这里，我们分析了一个模型，该模型诱导了突变率的增加，并探索了其对治疗优化的后果。我们认为，治疗的真正生物学成本不仅限于有害的副作用，而是通过从根本上改变微环境中基本的生态进化动态来更深刻地实现。对控制的成本（或附带损害）的考虑是成功治疗设计的核心，并且可以统一基于进化的治疗优化方法。使用进化救援的概念，我们将处理作为最佳控制问题，并解决了最佳消除策略，从而最大程度地降低了进化救援的可能性。我们的解决方案利用了一个权衡，其中增加药物浓度具有两个相反的影响。一方面，它通过更快地减少目标细胞群的大小来减少从头突变；另一方面，较高的剂量会产生剩余的治疗诱导的突变。我们表明，旨在尽快消除并代表当前护理标准的积极消除策略，即使在药物诱导的增加（折叠变化≤10）到基线突变率的情况下，也可能有害。我们的发现强调了剂量依赖性在抵抗进化中的重要性，并激发了对诱变性和其他隐藏的疗程的促进抗药性的进一步研究。
药物诱导的抗性进化需要较少的侵略性治疗
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