Двое британских ученых — доктор Тревор Грэм (Trevor Graham) из института Бартса и доктор Андреа Сотторива (Andrea Sottoriva) из Института раковых исследований — смогли вывести математический закон развития раковых опухолей. Их статью об этом, опубликованную в блоге на сайте Cancer Research UK, пересказывает сайт The Conversation.

Грэм и Сотторива смогли разобраться в кажущемся хаосе процесса развития раковой опухоли, применив для его анализа математический аппарат. Собирая данные для своего анализа, они изучили 200 раковых опухолей 14 различных типов. Как известно, опухоль возникает, когда при нормальном делении клеток возникают ошибки в ДНК, которые приводят к их неконтролируемому делению. В процессе этого деления возникают новые генетические ошибки, в результате на поздних стадиях развития опухоль представляет собой сложную мозаику из групп клеток с разными мутациями.

Так вот, ученые взглянули на раковую опухоль ретроспективно и задались вопросом — какие мутации в ней встречаются чаще? Очевидно, те, что возникли на самых первых этапах: впоследствии они передавались все новым и новым клеткам, в процессе их быстрого деления. Напротив, мутации, возникшие на поздних этапах, когда клетки опухоли делились не так быстро, распространены лишь на маленьких участках опухоли.

Таким образом вырисовывается закономерность, которая с математической точки зрения подчиняется степенному закону (power law). Этот закон описывает ситуацию, когда величина вероятности получения того или иного значения обратно пропорциональна некоторой степени этого значения. В переводе на обычный язык это означает, что чем больше паттерн распространения в раковой опухоли некой ранней мутации A, тем меньше (в n-ной степени) паттерн распространения в ней некой поздней мутации B.

«Важность нашей работы состоит в том, что это, как мы надеемся, первый шаг к созданию "свода математических законов" рака, который поможет упростить исследования и улучшить наше понимание этой болезни», — пишут ученые.

Отметим, что это уже далеко не первый случай успешного математического анализа сложных биологических процессов. Например, недавно ученым удалось свести в одно уравнение закономерности появления полосок в окраске животных.