Воспроизвести динамику роста опухоли позволяет математическая модель ученых Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ). Разработанный алгоритм медики смогут использовать для постановки диагноза в кратчайшие сроки и определения наиболее эффективного курса лечения.
По данным Всемирной организации здравоохранения, рак молочной железы является наиболее распространенным видом онкологических заболеваний среди женщин. Злокачественное новообразование отличается быстрым ростом, поэтому развитие и течение болезни трудно предугадать. Алгоритм пермских ученых был впервые применен для оценки опухолевых структур. Результаты работы политехников могут использоваться для объективной классификации новообразований, что является вспомогательным инструментом врачей-онкологов.
«Гистологический срез злокачественного образования получает врач-онколог для постановки диагноза. Мы же воспроизводим этот объект при помощи математического моделирования. Разработанная нами модель позволяет взглянуть на эволюцию опухоли в целом. Так мы можем получить срез злокачественного образования в любой момент времени», — рассказывает доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой прикладной физики ПНИПУ Дмитрий Брацун.
Математическая модель способна учитывать геометрию и тип раковой клетки, позволяя установить два отдельных набора параметров, определяющих динамику здоровой и раковой ткани, притом что поведение раковой клетки не только существенно отличается от поведения здоровой, но и зависит от положения, которое она занимает в клеточном «сообществе» опухоли.
«Эпителиальная ткань представляется дискретным объектом, где каждая клетка является пикселем. С одной стороны, этот факт упрощает анализ, поскольку клетка задает естественный масштаб для любой структуры, которая появляется в ткани. С другой стороны, любая клеточная ткань сама по себе демонстрирует определенную закономерность, которую мы должны оценить с точки зрения измерений энтропии и сложности», — дополняет заведующий лабораторией кафедры прикладной физики ПНИПУ Иван Красняков.
В дальнейшем ученые планируют разработать программу для медицинских учреждений, которая будет определять структурный тип злокачественной опухоли молочной железы по фотографии гистологического материала.
Разработка выполнена в рамках стратегического проекта ПНИПУ «Человекоцентричные технологии и сервисы» при поддержке программы Минобрнауки России «Приоритет 2030» (реализуется в рамках национального проекта «Наука и университеты»). Эффективность нового метода описана в научном журнале Mathematical Modelling of Natural Phenomena.
