Рак желудка — один из самых распространенных и смертоносных видов опухолей в мире. Проблема в том, что на ранних стадиях он почти не проявляет себя, а когда его обнаруживают, бывает уже поздно — хирургическое вмешательство часто не спасает. Поэтому так важно найти способы предсказать болезнь до того, как она перейдет в опасную фазу.

Современные методы системной биологии и статистической физики позволяют моделировать сложные заболевания, включая рак. Особый интерес представляют генные сети — они управляют поведением клеток и могут сигнализировать о перерождении здоровых тканей в злокачественные. Раньше ученые в основном изучали статичные изменения в генах, но этого недостаточно. Теперь же, используя методы неравновесной статистической физики, можно отслеживать динамику — как меняется активность генов, накапливаются ли мутации, как система теряет устойчивость перед тем, как случится катастрофа.

В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Quantitative Biology, доктор Цзинь Ван и доктор Сяона Фан предложили новый подход. Они построили модель регуляторной сети генов, связанных с раком желудка, и проанализировали ее с помощью таких показателей, как энтропийная продукция и средний поток вероятности. Это помогло выявить ранние сигналы, предшествующие переходу в опасное состояние.

Энтропийная продукция — мера хаотичности системы. Чем она выше, тем сильнее отклонение от равновесия. В случае рака это означает, что клетки теряют стабильность и начинают бесконтрольно делиться.

Оказалось, что изменения в активности гена TGF-β могут спровоцировать перестройку всей системы. Авторы смогли зафиксировать момент, когда равновесие начинает рушиться, — это ключевой этап перед формированием опухоли. Правда, напрямую измерить эти параметры в клинике сложно, поэтому ученые предложили косвенный метод: анализировать разницу в корреляции активности генов во времени. Так можно оценить, насколько система отклоняется от нормы, даже без сложных расчетов.

Если метод удастся доработать, он может стать основой для ранней диагностики. Представьте: обычный анализ крови, но вместо поиска опухолевых маркеров — оценка динамики генной активности. Это позволит выявлять группу риска до появления симптомов. Кроме того, подход можно адаптировать для других видов рака, где важна ранняя диагностика — например, для рака поджелудочной железы.

Пока все результаты получены на моделях, а не на реальных пациентах. Генные сети у людей куда сложнее, и неизвестно, насколько предложенные индикаторы окажутся точными в клинической практике. Кроме того, метод требует больших вычислительных мощностей — сможет ли обычная больница себе это позволить?

Ранее ученые взломали алгоритм агрессивного рака желудка.