Nghiên cứu này xây dựng một mô hình mạng Boolean xác suất động sử dụng dữ liệu phiên mã từ sinh thiết khối u của bệnh nhân 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 tác nhân học tăng cường, chúng tôi khám phá một cách có hệ thống các can thiệp điều trị nhiều bước tối ưu và diễn giải một cách máy móc 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 của protein lysyl oxidase giống 2 (LOXL2) được định thời gian chính xác 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 các dấu hiệu 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 trình bày 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 không rõ ràng trong các hệ thống sinh học phức tạp.
