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本文系统综述了数学建模与人工智能在提升肿瘤治疗递送效率和疗效方面的最新进展，强调了机制性模型与AI方法的协同潜力，为个体化癌症治疗提供了新路径。
文献概述
本文《Using mathematical modelling and AI to improve delivery and efficacy of therapies in cancer》，发表于《Nature reviews. Cancer》杂志，回顾并总结了数学建模和人工智能在预测和优化分子、抗体、纳米及细胞治疗在实体瘤中递送与疗效的应用。文章系统阐述了机制性模型（包括集总参数与分布参数模型）在描述药物药代动力学、肿瘤微环境影响及免疫治疗响应中的作用，同时探讨了AI方法在处理高维数据、识别治疗生物标志物方面的潜力，并提出将两者结合以实现精准治疗的未来方向。背景知识
实体瘤的治疗面临多重生理屏障，包括异常的肿瘤血管结构、致密的细胞外基质（ECM）、升高的间质液压力（IFP）和固体应力，这些因素共同限制了药物的有效递送与渗透。此外，免疫抑制性微环境进一步削弱了免疫疗法的疗效。近年来，数学建模已成为理解这些复杂生物物理过程的重要工具。机制性模型基于生物学原理，通过常微分方程（集总参数）或偏微分方程（分布参数）描述药物在组织中的时空分布，能够整合药物理化性质、肿瘤结构特征和微环境动态变化。与此同时，人工智能特别是机器学习方法，凭借其从大规模组学和影像数据中挖掘隐藏模式的能力，已在癌症早期检测、预后预测和药物发现中展现出巨大潜力。然而，单一方法存在局限：机制模型依赖精确参数，而AI模型常被视为“黑箱”。因此，将机制模型的可解释性与AI的数据驱动能力相结合，成为提升治疗预测精度和个体化策略设计的关键突破口。该研究正是在此背景下，系统梳理了现有建模框架，并倡导整合建模范式以推动癌症治疗优化。
研究方法与实验
本文采用综述性研究方法，系统梳理了近年来在肿瘤治疗递送与疗效预测领域应用的数学建模与人工智能技术。研究首先分类介绍了机制性模型，包括集总参数模型（如药代动力学/PK-PD模型、PBPK模型）用于描述药物在全身或肿瘤组织中的时间依赖性浓度变化，以及分布参数模型（如偏微分方程模型）用于模拟药物在肿瘤内部的时空分布、间质压力和固体应力等物理因素的影响。同时，文章回顾了离散模型（如基于细胞的模型）和随机模型在模拟细胞行为、血管生成和纳米颗粒运输中的应用。随后，研究总结了人工智能方法，包括传统机器学习（如逻辑回归、支持向量机、梯度提升）和深度学习（如神经网络、卷积网络）在处理医学影像、组学数据和临床信息中的应用，用于预测治疗响应、识别生物标志物和优化治疗方案。文章还重点讨论了将机制模型生成的模拟数据用于训练AI模型，以及AI辅助参数识别和模型简化等协同策略。关键结论与观点
研究意义与展望
该研究系统整合了数学建模与人工智能在肿瘤治疗优化中的前沿进展，强调了跨尺度建模框架的重要性。通过机制模型解析生物物理过程，结合AI挖掘数据深层特征，为克服药物递送障碍和提升治疗响应预测精度提供了新思路。未来研究方向包括发展更复杂的多尺度整合模型，融合实时临床数据实现动态更新，以及推动此类模型在临床试验设计和个体化治疗决策中的实际应用。
结语
本文全面回顾了数学建模与人工智能在提升癌症治疗递送效率与疗效方面的协同作用。机制性模型通过描述肿瘤微环境的物理与生物学特性，为药物分布和治疗响应提供了可解释的预测框架。同时，AI方法凭借其强大的数据学习能力，能够从复杂的临床与组学数据中识别潜在的治疗生物标志物和响应模式。二者的结合不仅克服了单一方法的局限，还推动了“数字孪生”等个体化治疗策略的发展。未来，整合多模态数据、实现模型的临床转化，将是实现精准肿瘤治疗的关键路径。该研究为开发更有效的治疗方案、优化给药策略以及改善患者预后提供了重要的理论支持和技术方向。
