Победить рак поможет математика

Двое британских ученых - доктор Тревор Грэм (Trevor Graham) из института Бартса и доктор Андреа Сотторива (AndreaSottoriva) из Института раковых исследований смогли вывести математический закон развития раковых опухолей. Исследователи надеются, что в будущем у них появится возможность предсказывать дальнейшие изменения болезни. Результаты своего уникального труда они опубликовали в журнале NatureGenetics.

После тщательного анализа 900 примеров 14 различных типов опухолей биологи вывели модели развития раковых клеток в организме. Было замечено, что определенный набор генов в клетке рака присутствует с самого начала ее появления в организме, а некоторые мутации в генах уже не играют значительной роли для развития злокачественной опухоли.

Изменения в наборе ДНК раковых клеток, среди которых одни являются более важными для развития болезни, а другие — менее важными, подчиняется степенному закону распределения. Проведенное исследование имеет важное клиническое значение: оно поможет спрогнозировать появление клеток, которые должны быть сразу уничтожены.

«Важность нашей работы состоит в том, что это, как мы надеемся, первый шаг к созданию «свода математических законов» рака, который поможет упростить исследования и улучшить наше понимание этой болезни», - пишут ученые.

В скором времени исследователи предполагают выйти на новый уровень и вывести формулу для измерения возможности и скорости появления агрессивных или устойчивых к лекарствам клеток.

Напомним, ранее онкология представлялась хаотическим и неконтролируемым ростом клеток в организме. Сегодня исследователи утверждают, что развитие опухоли может быть объяснено простым математическим правилом. На основе выводимой формулы врачи смогут устанавливать для пациентов индивидуальные планы лечения.

Конечно, в предложенной модели есть исключения, которые не подпадают под полученную схему. С помощью нее невозможно прогнозировать развитие раковой опухоли мозга и поджелудочной железы. Авторы исследования считают, что такие заболевания являются более комплексными и во многом зависят от факторов, связанных с естественным отбором.


Фото с сайта: www.scientificrussia.ru