Рак является одним из наиболее сложных и тяжелых видов заболеваний, который забирает огромное количество человеческих жизней. На ближайшие 20 лет ученые прогнозируют увеличение количества новых случаев рака приблизительно на 70%. Тем не менее, ученые Института исследований рака (Institute of Cancer Research), Великобритания, решили разработать новую прогностическую математическую модель для расчета возможных изменений того или иного вида рака с использованием модели закона распределения силы. Об этом специалисты сообщили на страницах журнала «Nature Genetics».
По словам ученых, отсутствие скрупулезной теоретической базы с хорошим предиктивным потенциалом осложняет процессы интерпретации результатов исследований рака с проведением геномного профилирования. Таким образом, создание математической модели необходимо для лучшего понимания дальнейшего пути развития рака: какие мутации будут следующими и разработка каких препаратов предпочтительна.
Для своего исследования британские ученые проанализировали данные о 904 опухолях 14 разных локализаций, в том числе рака кишечника, желудка, головного мозга, легкого и поджелудочной железы. Специалисты установили, что наибольшую предиктивную ценность несет информация об эволюции 323 опухолей, включая рак желудка, кишечника и некоторые виды рака легкого. В этих опухолях ключевые гены рака присутствуют уже на ранних этапах заболевания, а новые мутации, возникающие в процессе развития патологического очага, никоим образом не влияют на его рост, выступая простыми «пассажирами». Эти «пассажиры» накапливаются по шаблону закона распределения силы, который проявляется в массиве естественных законов.
Созданная учеными модель была менее эффективна для прогнозирования опухолей головного мозга и поджелудочной железы, однако ее усовершенствование может помочь решить этот вопрос в будущем. В целом разработанная модель может быть использована врачами для разделения безвредных и опасных, влекущих за собой рак, мутаций. Если врачу будет известно, как поведет себя та или иная опухоль, он сможет подобрать наиболее адекватный метод ее лечения.
- Williams M.J., Werner B., Barnes C.P. et al. (2016) Identification of neutral tumor evolution across cancer types. Nat. Genet., January 18 [Epub ahead of print].
- Whiteman H. (2016) Cancer evolution: how the laws of nature could predict tumor growth. Medical News Today, 19 January (http://www.medicalnewstoday.com/articles/305187.php).
Анна Антонюк
