Abstract A long-standing practice in the treatment of cancer is that of hitting hard with the maximum tolerated dose to eradicate tumors. This continuous therapy, however, selects for resistant cells, leading to the failure of the treatment. A different type of treatment strategy, adaptive therapy, has recently been shown to have a degree of success in both preclinical xenograft experiments and clinical trials. Adaptive therapy is used to maintain a tumor’s volume by exploiting the competition between drug-sensitive and drug-resistant cells with minimum effective drug doses or timed drug holidays. To further understand the role of competition in the outcomes of adaptive therapy, we developed a 2D on-lattice agent-based model. Our simulations show that the superiority of the adaptive strategy over continuous therapy depends on the local competition shaped by the spatial distribution of resistant cells. Cancer cell migration and increased carrying capacity accelerate the progression of the tumor under both types of treatments by reducing the spatial competition. Intratumor competition can also be affected by fibroblasts, which produce microenvironmental factors that promote cancer cell growth. Our simulations show that the spatial architecture of fibroblasts modulates the benefits of adaptive therapy. Finally, as a proof of concept, we simulated the outcomes of adaptive therapy in multiple metastatic sites composed of different spatial distributions of fibroblasts and drug-resistant cell populations.

ABSTRACT Resistance to treatment is a challenge in many cancer therapies. This is partly due to the heterogeneous nature of tumors, where drug-sensitive and drug-resistant cells compete for the same resources. This competition is largely shaped by cancer treatment. The rapid reduction of drug-sensitive cell population during therapy with a maximum-tolerated dose relaxes competitive stress on the drug-resistant cell population, promoting relapse. Therefore, maintaining a high level of drug-sensitive cell population with a treatment break or lower dose can impose effective competitive stress on drug-resistant cell populations. Adaptive therapy (AT) exploits the competition between cancer cells. However, given the heterogeneous treatment response of individual patients, determining a personalized optimal treatment that can fine-tune competitive stress remains challenging. Using a deterministic model of cancer cell population competition, this study defines an effective dose window (EDW) as a range of doses that conserve sufficient sensitive cells, while maintaining the tumor volume below a threshold (e.g., initial tumor volume), to maintain a sustained competition against resistant cells. As a proof of concept, we sought to determine the EDW for a small cohort of patients with melanoma (n=8). We first fitted the model to longitudinal tumor response data from each patient. We performed structural and practical identifiability analyses to confirm the reproducibility and uniqueness of the estimated parameters. Then, we considered a subset of the cohort with uniquely identifiable parameters and estimated patient-specific EDW. We demonstrated that if the dose belongs to the EDW, the tumor volume for each patient could be indefinitely contained either using continuous or AT strategy. Using the optimal control theory, we concluded that the lower bound of the EDW approximates the minimum effective dose (MED) for containing cancer. Taken together, using tumor biomarker data, this study provides a proof of concept that there may exist a patient-specific EDW that keeps the tumor below a threshold (e.g., initial volume) by maintaining sustained competition on resistant cells.

Introduction In this study, we used a mathematical epidemic model to explore the status of the HIV epidemic in the USA and Pakistan. In addition to studying the dynamics of the model, we fitted the model with recent data to estimate the parameters describing the epidemic in both countries. Results Our estimation shows that in the USA, the reproduction number is 0.9688 (0.9684, 0.9694); if the reproduction number is maintained at this level, it would take a long time to eradicate HIV entirely. Meanwhile, it is 2.2599 (2.2556, 2.2656) in Pakistan, which is due to a lack of awareness in the confirmed group and a lower rate of maintained treatment. We also estimated the rate of vertical transmission, which plays a significant role in Pakistan but not in the USA. Discussion We conclude that improving the screening rate and educating people would be effective for controlling HIV in Pakistan, whereas improved screening rate in the USA can eradicate HIV faster.