近似贝叶斯计算揭示的黑色素瘤细胞集落扩展参数

体外研究和数学模型现在被广泛用于研究驱动细胞集落扩张的潜在机制。这可以提高我们对癌症形成和进展的理解。虽然在开发和分析数学模型方面取得了很大进展，但在理解如何使用基于体外图像的实验数据估计模型参数方面进展甚微。为了解决这个问题，提出了一种新的近似贝叶斯计算（ABC）算法来估计控制黑色素瘤细胞（MM127）菌落扩展的关键参数，包括细胞扩散率D、细胞增殖率λ和细胞间粘附q，在两个实验场景中，即有或没有化学处理来抑制细胞增殖。即使假设有关参数的先验生物知识很少，所有参数都可以通过较小的后验变异系数（约2-12%）精确推断出来。ABC分析表明，D和q的后验分布依赖于实验经过的时间，而λ的后验分配则不依赖。在0–24小时和24–48小时的实验期间，D和q的后验平均值分别在226–268µm2h−1、311–351µm2 h-1和0.23–0.39、0.32–0.61的范围内。此外，我们发现q的后验分布也依赖于初始细胞密度，而D和λ的后验分配则不依赖。ABC方法还可以将两个实验的信息结合起来，从而提高D和λ的所有估计值的精度。