В борьбе с таким серьёзным заболеванием, как рак, исследователи обращаются к всевозможным способам. В частности, создают различные технологии для выявления предрасположенности к раку, превращают бактерии в борца с опасным заболеванием и даже используют искусственный интеллект. И недавно несколько перспективных медицинских исследований решили положиться на старого и верного союзника медицины – математику.
Так, специалисты США и Европы разработали цифровой "атлас" иммунных клеток, который может помочь в ранней диагностике и лечении многих видов рака. Такой атлас работает за счёт отображения сложных взаимодействий иммунных клеток, которые группируются вокруг опухолей, когда они только начинают образовываться.
Путём анализа этих взаимодействий врачи в перспективе смогут выявлять опухоли ещё до того, как они сумеют, что называется, пустить корни. И после того, как медики распознают "врага", они смогут нанести своего рода упреждающий иммунотерапевтический удар по нему. Иммунотерапия заключается в использовании медикаментов с целью стимуляции естественной иммунной системы организма.
Учитывая своевременное предупреждение, такая терапия, по мнению специалистов, поможет более эффективно бороться с опасным заболеванием.
Но самое сложное в этом вопросе связано с цифрами – очень большими цифрами. Подобный подход требует отслеживания взаимодействий миллионов клеток, каждая из которых классифицируется в соответствии с 40 различными идентифицирующими параметрами. Такой анализ требует, в частности, применения мощных компьютеров и высокоточной математики, говорит исследователь Стефан Шеврие (Stéphane Chevrier).
"Поскольку мы рассматриваем миллионы клеток, разобраться в этих огромных данных вручную совершенно невозможно", — поясняет он.
Поэтому, продолжает учёный, они использовали алгоритмы, которые были разработаны специально для этого типа информации. И для их работы, отмечает Шеврие, требуется высочайшая вычислительная мощность.
Специалисты провели два отдельных исследования, сфокусированных на раке почки и раке лёгкого. Цель, по словам учёных, была в том, чтобы записать полную "экосистему", которая окружает зарождающиеся опухоли, когда они только начинают формироваться в организме человека. Эти опухоли (которые только начинают образовываться) очень трудно обнаружить, поскольку они маскируют себя другими тканями и клетками.
Один из участников исследования Сома Кобаяси (Soma Kobayashi) из Медицинской школы Ичана при Маунт-Синай (медицинский комплекс в Нью-Йорке) говорит, что понятие экосистемы является довольно точной метафорой для объяснения того, что происходит, когда иммунные клетки атакуют рак.
"Говоря о пищевой цепочке, мы подразумеваем, что морковь является пищей кроликов, которых, в свою очередь, едят змеи, — поясняет Кобаяси. – Но в действительности кролики едят и траву, а их врагами являются не только змеи. Иными словами, такие отношения часто визуализируются как паутина, а не линейная цепь".
И именно здесь в игру вступает математика. Декодирование сложного взаимодействия клеток в этой паутине — сложнейшая вычислительная задача. В документах, описывающих новое исследование, Бернд Бодемиллер (Bernd Bodenmiller), старший автор исследования по раку почки, сказал, что большинство людей просто увидит полный хаос в массивах данных.
"Но если вы посмотритесь немного дольше, то увидите закономерности. И затем вычислительный анализ покажет, что существует взаимосвязь между типами клеток в опухолевой экосистеме, которые связаны с клиническим исходом. Мы даже можем преобразовать эту информацию в уравнение и оценить выживаемость".
Специалисты намерены создать больше подобных атласов клеток и поделиться результатами с сообществом исследователей рака. Бодемиллер надеется, что эта технология будет следовать тем же курсом, что и секвенирование (анализ) генома человека. Но при этом авторы работы будут делиться информацией и объединять вычислительные ресурсы по всему миру. В идеале все полученные данные позволят провести эффективные клинические испытания и создать новые методы лечения рака, рассуждают учёные.
С результатами работы можно ознакомиться в журнале Cell (первая научная работа и вторая).
