Вчені з Бразилії і США розробили математичну модель, яка дозволяє точно описувати зростання меланоми. Запропонована модель показала, що одним з основних механізмів при зростанні злоякісної пухлини є подолання контактного гальмування, пишуть автори дослідження, результати якого опубліковані в. Коротко про роботу повідомляє прес-реліз, опублікований на сайті Університету штату Пенсільванія.
Меланома - вид злоякісних новоутворень пігментних клітин, одна з найбільш небезпечних форм раку шкіри. Зустрічається меланома не так часто, але при цьому з високою ймовірністю закінчується летальним результатом. Незважаючи на те, що відоме захворювання давно, надійних методів для його діагностики на ранніх стадіях поки запропоновано дуже мало. Для того, щоб можна було виявити наявність злоякісної пухлини на ранній стадії, необхідно точно знати, за якими механізмами відбувається ділення клітин, і які структури при цьому утворюються.
Група дослідників з Бразилії, Угорщини, Великобританії і США під керівництвом Олександра Рамоса (Alexandre F. Ramos) з Університету Сан-Паулу для визначення механізмів зростання меланоми провела комплексне дослідження, в якому експериментальні дані вдалося описати за допомогою математичної моделі. Спочатку вчені спостерігали за зростанням клітин меланоми людини (лінії SKMEL-147) в культурі кератиноцитів протягом восьми днів, після чого для опису отриманих результатів запропонували математичну модель. Ця модель враховувала зростання клітин, їх рух, можливу загибель і міжклітинні взаємодії. Для моделювання автори роботи використовували модель Відома - Роулінсона (Widom - Rowlinson model), яка використовується в статистичній фізиці, хімії і соціології для опису стохастичних процесів зростання. У моделі розглядалося одночасне зростання клітин двох типів: звичайних клітин і ракових клітин, які відрізнялися один від одного за швидкістю зростання і механізмом взаємодії. Спочатку клітини обох типів у відомому співвідношенні були випадковим чином розподілені за модельованою сіткою, після чого запускався процес ділення, який призводив до утворення різних просторових конфігурацій, форма яких залежала від параметрів моделі.
В результаті автори роботи змогли знайти такі параметри зростання, при яких математична модель описує дані, отримані експериментально. Як в експерименті, так і в чисельній моделі вдалося спостерігати утворення злоякісних кластерів, які відповідають первинними пухлинам. При цьому при формуванні таких кластерів при поділі клітин відбувається збільшення частки ракових клітин. Це відбувається через те, що ракові клітини ростуть швидше за кератиноцити, але відстань між ними менша.
За допомогою чисельного моделювання вдалося визначити, що одним з найбільш важливих механізмів при зростанні пухлини є зниження ролі контактного гальмування - різкого уповільнення ділення і руху клітин при виникненні фізичного контакту між ними. Раковим клітинам, на відміну від здорових, якимось чином вдається подолати цей бар'єр, і саме цей механізм, ймовірно, пояснює зростання частки клітин пухлини і утворення просторових структур характерного виду, які можна помітити в експерименті.
Автори роботи відзначають, що в рамках даного дослідження їм вперше вдалося зробити точні передбачення щодо поширення меланоми, ґрунтуючись тільки на даних математичної моделі. У майбутньому вчені сподіваються розробити моделі і для інших типів ракових клітин, щоб точніше передбачати механізми зростання злоякісних пухлин.
Для того, щоб точно діагностувати меланому та інші ракові захворювання на ранніх стадіях, вчені не тільки використовують математичне моделювання, а й застосовують інші найбільш перспективні технології. Зокрема, підвищити точність визначення меланоми на ранніх стадіях допомагають машинне навчання та атомно-силова мікроскопія.