空間的相互作用は、腫瘍の成長と免疫浸潤を調節します

人工生活で使用される細胞オートマトンフレームワークであるLeniaは、がんの進行と治療の数学モデルを設計、実装、分析するための自然な環境を提供します。がんモデルとしてのレニアの適合性は、人工生命と癌の進化の強い類似点に由来しています：形態形成、恒常性、運動性、生殖、成長、刺激反応、進化性、および適応。歴史的に、がんの進行のエージェントベースのモデルは、宇宙の局所的な可用性に基づいて出生、死、移動を支配する規則で構築されており、現地のルールを緊急の世界的な成長ダイナミクスにマッピングしようとします。対照的に、Leniaは、密度依存性成長ダイナミクスを支配する相互作用カーネルを定義することにより、局所的な（細胞スケール）のスペクトルをグローバルな（腫瘍スケール）ダイナミクスを検討するための柔軟なフレームワークを提供します。まず、Leniaがローカルまたはグローバル、決定論的または確率的、非空間的または空間的、単一または多量体、およびオフまたはラティスを含むさまざまながんモデル分類を再現できることを示しています。その後、Leniaは、1）単一人口増加ダイナミクス、2）多量体セルセル競合モデル、および3）細胞遊走または走化性のデータ情報に基づいたモデルを開発するために使用されます。数学モデリングは、腫瘍免疫相互作用に関するいくつかの重要な機構的洞察を提供します。まず、短距離相互作用カーネルは、強いアリー効果の条件下で腫瘍細胞の生存のメカニズムを提供することがわかります。次に、非対称相互作用腫瘍免疫性核が免疫応答が不十分になり、腫瘍密度の空間的多様化が変化することがわかります。最後に、モデル化は、コラーゲン形成のパターンが免疫脱出のメカニズムとして進化し、疾患段階と免疫カバレッジの逆の関係につながる免疫ECM相互作用を再現します。

Lenia, a cellular automata framework used in artificial life, provides a natural setting to design, implement, and analyze mathematical models of cancer progression and treatment. Lenia's suitability as a cancer model is derived from the strong parallels between artificial life and cancer evolution: morphogenesis, homeostasis, motility, reproduction, growth, stimuli response, evolvability, and adaptation. Historically, agent-based models of cancer progression have been constructed with rules that govern birth, death and migration based on local availability for space, with attempts to map local rules to emergent global growth dynamics. In contrast, Lenia provides a flexible framework for considering a spectrum of local (cell-scale) to global (tumor-scale) dynamics by defining an interaction kernel governing density-dependent growth dynamics. First, we show Lenia can recapitulate a range of cancer model classifications including local or global, deterministic or stochastic, non-spatial or spatial, single or multi-population, and off or on-lattice. Lenia is subsequently used to develop data-informed models of 1) single-population growth dynamics, 2) multi-population cell-cell competition models, and 3) cell migration or chemotaxis. Mathematical modeling provides several important mechanistic insights into tumor-immune interactions. First, we find that short-range interaction kernels provide a mechanism for tumor cell survival under conditions for strong Allee effects. Next, we find that asymmetric interaction tumor-immune kernels lead to poor immune response and alter the the spatial variegation of tumor density. Finally, modeling recapitulates immune-ECM interactions where patterns of collagen formation evolve as a mechanism of immune escape, leading to an inverse relationship between disease stage and immune coverage.