25 De março de 2013 — O mesmo tipo de modelo matemático utilizado para prever os sites que as pessoas estão mais aptas a visitar agora está mostrando a promessa em ajudar a mapear como câncer de pulmão se espalha no corpo humano, segundo um novo estudo publicado na revista Cancer Research.
Uma equipe de pesquisadores usou um algoritmo semelhante ao PageRank do Google e para o algoritmo de Viterbi para comunicação digital para analisar os padrões de propagação de câncer de pulmão. A equipe inclui especialistas da Universidade de Southern California (USC), Scripps Clinic, o Scripps Research Institute, University of California, San Diego Moores Cancer Center e Memorial Sloan-Kettering em Nova York.
"Esta pesquisa demonstra como semelhante a Internet é um organismo vivo," disse USC Viterbi escola de engenharia Professor Paul Newton, pH.d., o chumbo e o autor do estudo. "Os mesmos tipos de ferramentas que nos ajudam a compreendem que a propagação de informações através da web pode nos ajudar a compreender a propagação do câncer através do corpo humano."
Empregando um sistema sofisticado de equações matemáticas, conhecido como um modelo de cadeia de Markov, a equipa de investigação - guiada pela USC aplicado matemáticos - encontrado que câncer de pulmão metastático não progride no sentido único do local do tumor primário para locais distantes, que tem sido a visão médica tradicional. Em vez disso, eles descobriram que o movimento de célula de câncer ao redor do corpo provavelmente ocorre em mais de uma direção cada vez.
Pesquisadores também aprenderam que o primeiro site em que as células espalhou desempenha um papel chave na progressão da doença. O estudo mostrou que algumas partes do servir de corpo como "esponjas", que são células de câncer de pulmão propagação relativamente improvável ainda mais para outras áreas do corpo. O estudo identificou outras áreas como "propagadores" de células de câncer de pulmão.
O estudo revelou que, para câncer de pulmão, os principais propagadores são a glândula adrenal e renal, Considerando que as esponjas principais são os linfonodos regionais, fígado e osso.
O estudo aplicado o modelo de matemática avançada aos dados de relatórios de autópsia humana de 163 pacientes de câncer de pulmão na área da Nova Inglaterra, 1914-1943. Este período de tempo foi alvejado porque ele antecede o uso da radiação e a quimioterapia, fornecendo pesquisadores uma visão clara de como o câncer progride se saido untreated. Entre os 163 pacientes, pesquisadores alcançou os padrões de avanço de 619 diferentes metástases para 27 sítios de corpo distintos.
As descobertas do estudo poderiam afetar potencialmente o atendimento clínico, ajudando médicos de guia para as opções de tratamento alvejado, projetadas para reduzir a propagação de câncer de pulmão. Por exemplo, se o câncer for encontrado para moveram-se para um local conhecido propagador, imagem exames e intervenções podem ser rapidamente consideradas para tratamento focalizado antes que as células podem ser mais amplamente dispersas. Um estudo mais aprofundado é necessário nesta área.
Manter abas sobre o movimento de câncer no corpo é vital para o atendimento ao paciente. Enquanto um tumor de câncer primário (confinado a um único local), muitas vezes não é fatal, o prognóstico de um paciente pode piorar se o câncer metastatiza — ou seja, descama e viaja para outras partes do corpo para formar novos tumores.
O estudo é parte de um movimento relativamente novo que envolvem ciências físicas em pesquisas de Oncologia. Modelos de probabilidade matemática que interpretarem dados de populações específicas de pacientes para oferecer uma nova alternativa para a abordagem estabelecida baseando-se sobre a evolução clínica mais ampla para prever onde e quão rápido, câncer vai se espalhar.
A história acima é reproduzida a partir de materiais fornecidos pela University of Southern California, através de EurekAlert!, um serviço de AAAS.
Nota: Os materiais podem ser editados para conteúdo e comprimento. Para mais informações, entre em contato com a fonte citada acima.
Disclaimer: Este artigo não pretende fornecer aconselhamento médico, diagnóstico ou tratamento. Opiniões aqui expressados não refletem necessariamente os da ScienceDaily ou seus funcionários.
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