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下一代测序的进步使得有效检测体突变成为可能，这导致了个性化的新抗原癌疫苗的发展，这些新抗原癌疫苗是根据患者癌症中发现的独特变体量身定制的。这些疫苗可以通过利用患者的免疫反应来消除恶性细胞来提供显着的临床益处。但是，由于肿瘤的异质性，确定每个患者的最佳疫苗剂量是一个挑战。为了应对这一挑战，我们基于先前的数学模型制定了数学剂量优化问题，该模型涵盖了疫苗在患者中产生的免疫反应级联反应级联。我们采用了一种优化方法，以确定最佳的个性化疫苗剂量，考虑固定的疫苗接种时间表，同时最大程度地减少肿瘤和活化的T细胞的总数。为了验证我们的方法，我们在六名现实世界中的临床试验患者晚期黑色素瘤患者中进行硅实验。我们比较了将最佳疫苗剂量与次优剂量的剂量（临床试验中使用的剂量及其偏差）进行比较。我们的模拟表明，较高的IN剂量和最终剂量的最佳疫苗方案可能会导致某些患者的肿瘤大小降低。我们的数学剂量优化提供了一种有希望的方法，可以为每个患者确定最佳疫苗剂量并改善临床结果。
基于个性化的新抗原黑色素瘤疫苗
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