No jargão do câncer, metástase é uma palavra de quatro letras. Metástase é quando as células cancerosas quebram fora do tumor primário para navegar pela corrente sanguínea e estabeleceu-se em novos órgãos e áreas do corpo. Felizmente, pesquisadores estão desenvolvendo uma nova maneira de combater esta variedade de vida ou morte de hide-and-go-seek, uma estratégia emprestada de um dos melhores buscadores dang próximo — o algoritmo PageRank do Google.
Para começar, pesquisadores reuniram dados de relatórios de autópsias de pacientes de câncer de pulmão entre 1914-1943. O período de tempo é importante porque é anterior a intervenções como a radiação e a quimioterapia, o que permitiu o estudo olhar câncer deixada a seus próprios dispositivos espasmódicos. Os pesquisadores então poderiam carregar as trajetórias de vida real câncer muitos em "um algoritmo semelhante ao Google PageRank... para obter informações importantes sobre os padrões de propagação de câncer de pulmão," como um comunicado de imprensa colocá-lo. Os resultados foram publicados recentemente na pesquisa do câncer.
"Basicamente, estamos fazendo o inverso do que Google faz," diz Paul Newton, um especialista em matemática aplicada na USC Viterbi School of Engineering. "Eles conhecem as probabilidades de transição e calcular o estado estacionário, sabemos que o estado estacionário e calcular as probabilidades de transição"
Em outras palavras, o Google sabe onde poderia ir e usa um sistema matemático chamado cadeias de Markov para determinar como provavelmente você está para chegar lá. Os pesquisadores sabiam onde câncer fez ir e usadas equações semelhantes para investigar como ele chegou lá. (Não vai surpreender ninguém no meio do multidão de matemática que Google PageRank baseia-se nestes cadeias de Markov, ou sequências de variáveis aleatórias, usados para determinar a probabilidade de passar de um "estado" para outro. Mas a analogia é uma hábil jogada pelo departamento de Scripps PR como a maioria dos nossos ouvidos não exatamente pique à menção de algoritmos, modelos estatísticos ou probabilidades de transição).
Newton e sua equipe também utilizaram este sofisticado sistema de equações matemáticas para identificar certas regiões do corpo que funcionam como "esponjas" e "propagadores". Por exemplo, células de câncer de pulmão viajam frequentemente para sites como o fígado, linfonodos e ossos da esponja, mas geralmente não ramo mais longe destes lugares. Por outro lado, os rins e a glândula adrenal parecem ser propagadores, plataformas de lançamento verdadeiras para fases posteriores da invasão.
Esta investigação põe em causa a teoria dominante, que o câncer de pulmão metastático marchas em uma direção. Ainda mais interessante, através da identificação de esponjas e propagadores, os pesquisadores podem nos deram uma nova forma de tratamentos de destino e diminuir ou evitar a propagação do câncer. Se nós poderia conhecer mais biologicamente o que torna uma esponja, uma esponja, talvez nós poderiam alterar essas partes do corpo para executar essa função ainda melhor. Newton descreveu isso me colorida como um "Hotel California", um lugar onde "uma célula de câncer circulando entra mas nunca deixa."
Quanto aos sites de propagador, um de podem dia temos a opção de abandonar os órgãos que podemos fazer sem. Obviamente, isso funciona melhor para vísceras como rins do que para, digamos, ossos.
Vamos começar isso claro: nós não estamos indo para curar o câncer por efetuar login no Google Analytics. Mas esta pesquisa é importante porque mostra como movimento de câncer não é diferente a disseminação de informações, um tópico que conhecemos um pouco. Ele também ilustra algumas das possibilidades intrigantes saindo recentes parcerias entre a Oncologia e as ciências físicas. (O estudo foi patrocinado por iniciativa do Instituto Nacional do câncer para criar novos centros de Oncologia de ciências físicas uma dúzia).
Se você é um dos americanos 1,6 milhões esperados para serem diagnosticados com câncer este ano, ele pode fazer você se sentir um pouquinho melhor saber que não só estamos a fazer ensaios clínicos em cada-freaking-coisa podemos pensar — mas agora matemáticos como Newton estão utilizando modelos de cadeia de Markov para extirpar tumores usando simulações de computador com base em equações de força/massa/aceleração do movimento.
"Modelos e simulações de computador nunca terá o lugar dos ensaios clínicos," diz Newton, "mas certamente seria útil ser capaz de projetar os ensaios para que eles tenham o melhor estrondo para o fanfarrão impacto".
Uma coisa é certa, o câncer é escorregadio. Nós já sido esfaquear com facas de aço desde o segundo século, e ainda só não pode matar a fera. Mas se o Google pode ser confiável para disputar algumas trilhões peças de Web, talvez podemos usar matemática que para algo diferente de ranking receitas chili.
Link: A maioria dos adultos do mundo consome muito sal, descobre estudo
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