Bài báo này trình bày một nghiên cứu về sự phát triển của một mô hình mạng Boolean xác suất động để hiểu mạng lưới phân tử cơ bản của tình trạng kháng thuốc bẩm sinh đối với liệu pháp miễn dịch kháng PD-1 trong ung thư hắc tố di căn. Sử dụng dữ liệu phiên mã từ sinh thiết khối u của bệnh nhân, chúng tôi khám phá logic điều hòa kiểm soát đáp ứng điều trị, khám phá một cách có hệ thống các can thiệp điều trị đa bước tối ưu bằng cách sử dụng các tác nhân học tăng cường và diễn giải một cách cơ học chính sách kiểm soát của tác nhân bằng trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được. Phân tích của chúng tôi cho thấy rằng ức chế tạm thời bốn bước được kiểm soát theo thời gian chính xác của protein giống lysyl oxidase 2 (LOXL2) là chiến lược hiệu quả nhất. Phân tích có thể giải thích được cho thấy các can thiệp "đánh và chạy" như vậy là đủ để xóa bỏ các đặc điểm phân tử thúc đẩy tình trạng kháng thuốc, và mạng lưới có thể tự điều chỉnh mà không cần can thiệp liên tục. Nghiên cứu này đề xuất một giả thuyết điều trị phụ thuộc vào thời gian mới để khắc phục tình trạng kháng thuốc miễn dịch và cung cấp một khuôn khổ tính toán mạnh mẽ để xác định các giao thức can thiệp chưa rõ ràng trong các hệ thống sinh học phức tạp.
