Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
ТАСС Наука

Создана математическая модель, прогнозирующая метастазирование раковой опухоли

ПЕРМЬ, 5 марта. /ТАСС/. Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали математическую модель, прогнозирующую метастазирование раковой опухоли. Метод позволяет оценить агрессивность пораженной ткани и ее потенциал к распространению в других органах, сообщили ТАСС в пресс-службе Минобрнауки РФ. "Традиционный гистологический анализ опухолевой ткани под микроскопом может сказать о ее типе и стадии, но не способен точно предсказать, насколько она агрессивна, склонна к рецидиву и готова ли к распространению по организму. Для этого нужен принципиально другой показатель - активности клетки, ее готовности к миграции. На него влияют три ключевых процесса - механическая деформация клетки, перестройка ее цитоскелета и энергозатраты - все они ранее изучались разрозненно. Ученые Пермского политеха преодолели эту разобщенность, создав математическую модель, которая впервые объединила все параметры в единый коэффициент и позволила получить перспективную
Оглавление

ПЕРМЬ, 5 марта. /ТАСС/. Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали математическую модель, прогнозирующую метастазирование раковой опухоли. Метод позволяет оценить агрессивность пораженной ткани и ее потенциал к распространению в других органах, сообщили ТАСС в пресс-службе Минобрнауки РФ.

"Традиционный гистологический анализ опухолевой ткани под микроскопом может сказать о ее типе и стадии, но не способен точно предсказать, насколько она агрессивна, склонна к рецидиву и готова ли к распространению по организму. Для этого нужен принципиально другой показатель - активности клетки, ее готовности к миграции. На него влияют три ключевых процесса - механическая деформация клетки, перестройка ее цитоскелета и энергозатраты - все они ранее изучались разрозненно. Ученые Пермского политеха преодолели эту разобщенность, создав математическую модель, которая впервые объединила все параметры в единый коэффициент и позволила получить перспективную совокупную меру агрессивности клетки", - рассказали в Минобрнауки РФ.

Так, с помощью разработки пермских ученых возможно анализировать, как клетка деформируется под нагрузкой, и рассчитывать, сколько энергии она при этом безвозвратно теряет.

Фундаментальное открытие в поведении раковых клеток

Проверив модель на экспериментальных данных по раковым клеткам кожи, исследователи сделали фундаментальное открытие и обнаружили, что система метастатических клеток работает, как точный механизм, который гарантированно и предсказуемо расходует максимум энергии на деформацию. Эта стабильная и чрезмерная трата ресурсов потенциально и есть их скрытая метка агрессивности.

"Оказалось, что у метастатических клеток есть важная особенность: какой бы величины ни была внешняя нагрузка, они всегда тратят на перестройку одно и то же количество энергии. Их внутренняя "работа" по размягчению не становится интенсивнее от сильного воздействия и не слабеет при слабом - она всегда стабильно и при этом высока", - сообщил доцент кафедры "Математическое моделирование систем и процессов" ПНИПУ Александр Никитюк.

Благодаря этому открытию ученые также ввели новый измеримый показатель - "частота диссипативных процессов" - числовая оценка того, насколько энергозатратно и стабильно раковая клетка умеет размягчаться вследствие перестройки цитоскелета. Повышенное и устойчивое значение этого параметра означает высокий метастатический потенциал клетки.

Перспектива разработки

Как отметили в университете, в перспективе на основе разработанной модели может быть создан диагностический тест. Врачи смогут взять образец опухоли, "протестировать" раковые клетки на податливость под давлением и с помощью программы моментально получить ключевой показатель - их "энергозатратный почерк". Если он окажется стабильно высоким, это будет четкий сигнал, что опухоль, даже будучи маленькой, уже запрограммирована на распространение.

Такой анализ позволит онкологам сразу выделять пациентов с самым высоким риском метастазов и назначать им более интенсивное и целенаправленное лечение на самой ранней стадии, не дожидаясь, когда вторичные очаги появятся на снимках. При этом модель так же сможет выявить и опухоли с низким метастатическим потенциалом, у которых этого опасного "почерка" нет. Это позволит избежать избыточной, токсичной терапии.