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谷歌PageRank算法助力癌症研究

发布时间:2019-10-12 23:23:37

日前,美国南加州大学、斯克利普斯研究所以及加州大学圣地亚哥分校的研究人员利用一个类似于GooglePageRank的运算方法,分析了肺癌的传播模式,这种模式能预测肺癌如何在人体内扩散。相关研究成果刊登在近期出版的《CancerResearch》杂志上。

研究人员采用了一种称为马尔可夫链模型(MarkovChainModel)的复杂系统,发现转移性肺癌并不是沿着原发肿瘤部位单一方向扩散的,而是同一时间沿着不同方向扩散。而且癌细胞扩散的第一个站点对于疾病的进程具有重要意义,这项研究表明,身体的某些部分就像是休眠区,相对不太可能会进一步扩散癌细胞到机体其它部位上去,而其它一些区域则具有扩散性,能进一步扩散,这项研究也找到了这些区域。

研究显示,肺癌的主要传播区域是肾上腺和肾,而主要休眠区是淋巴结,肝和骨。

这项研究通过先进的数学模型,分析了1914年至1943年间,来自新英格兰地区的的163肺癌患者尸检报告的数据,这一段时间是有针对性的,因为这是在放疗和化疗应用之前,从而研究人员能明确的了解癌症如果不进行治疗,将会如何扩散。在这163例患者中,研究人员绘制了27个不同身体部位619种扩散模式。

这一研究发现将有助于引导医生有针对性的制定治疗方案,减少肺癌患者癌细胞的扩散。比如如果发现癌症已经转移到一个已知的扩散位点,那么在癌细胞扩散的更远之前,需要迅速的进行影像学检查和干预治疗。

监控癌症在机体中的移动,对于病患护理来说至关重要,虽然原发性肿瘤(未扩散)往往并不是致命的,但是如果癌细胞转移,患者的预后就会恶化。这项研究在肿瘤学研究领域应用了数学科学,这种数学概率模型能用于解释来自特定患者人群的数据,为依赖于临床的方法提出了一种新的替代选择,能更有效的预测癌症如何,在哪里会扩散。

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