报告题目：肿瘤诊断和治疗相关数学建模研究

报告时间：2021年7月2日（周五），下午2：30-5：30（北京时间）

报告地点：西安交通大学兴庆校区数学楼2-2

腾讯会议ID：837 828 096，密码：0702

报告人: 赖秀兰副教授，中国人民大学

摘要（报告共分成三个部分）：

    第一部分，肿瘤生物学基础与数学肿瘤学。简单介绍肿瘤学生物学基础知识，然后根据数学肿瘤学路线图(The 2019 mathematical oncology roadmap)介绍目前数学肿瘤学研究领域中关于早期检测生物标志物、预后预测、治疗反应预测、肿瘤演化与进展、肿瘤异质性与耐药性等方面的一些数学建模研究。

    第二部分，关于外泌体microRNA可以作为肿瘤标志物的数学建模研究。我们用数学模型方法研究了几种microRNA（miR）作为早期检测非小细胞肺癌和结直肠癌的血清生物标志物的潜力。我们的研究表明NSCLC中上调表达最多的几类miR，即miR-21，miR-205和miR-155以及CRC的miR-21，miR-23a，miR-92a和miR-1246，与肿瘤增长具有正相关性。我们通过模拟得到了肿瘤体积和上述每种miR的总质量之间的定量关系。

   第三部分，关于癌症联合治疗中最佳治疗方案的数学建模研究。在癌症联合治疗中，按何种比例选择两种物的剂量、按何种顺序输注药使得药物药效最高、副作用最小，即确定最佳治疗方案是临床试验最具挑战性的问题。我们利用数学模型计算的方法研究了免疫检查点抑制剂与其他药物联合使用时的治疗方案选择的一系列问题。利用精确的实验与数学建模相结合的方法，我们给出两种药物的最佳剂量和给药方案。

报告人简介：

   赖秀兰，中国人民大学数学科学研究院副教授，博士毕业于加拿大西安大略大学应用数学系，2014-2018年期间在中国人民大学数学科学研究院和美国俄亥俄州立大学生物数学所从事博士后研究，主要从事生物医学相关问题预测模型的模型建立、理论分析、数值模拟方面研究，包括关于癌症的数学建模，感染者体内病毒动力学研究。在PNAS, Science China Mathematics, SIAM Journal of Applied Math, Journal of Differential Equations, Journal of Theoretical Biology, BMC System Biology等核心期刊发表20余篇论文。作为课题负责人主持过一项国家自然科学基金项目。