Математики и врачи из Боннского университета в Германии разработали вычислительную модель, позволяющую подобрать эффективную для лечения рака терапию. Кроме того, метод позволяет понять, почему с некоторыми опухолями сложно бороться. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.

Одна из самых больших проблем в лечении рака заключается в том, что злокачественные опухоли приобретают устойчивость к лекарствам. Первоначально эффективная терапия сменяется рецидивом, а иногда результат вообще отсутствует. Причина этого лежит в появлении раковых клеток, невосприимчивых к терапии.

Некоторые клетки иммунной системы, такие как Т-лимфоциты, могут бороться с раковыми опухолями, опознавая клетки по специфическим белкам на мембране. Однако ранние исследования показали, что если иммунная реакция протекает в процессе лечения, то раковые клетки становятся невидимыми для лимфоцитов.

В новом исследовании ученым удалось разработать математическую модель, описывающую такой эффект и позволяющую учитывать его в создании новых методов лечения. Она основана на оценке случайных колебаний в численности раковых клеток и Т-лимфоцитов. Поскольку рак представляет собой сложную систему, определенным образом реагирующую на окружающую среду, то терапия может быть эффективной только в том случае, если она учитывает такую реакцию. Первые результаты показали, что перспективным подходом может быть иммунная терапия с несколькими типами лимфоцитов.

С другой стороны, неподходящее лечение может даже вызывать мутации в раковых клетках и способствовать развитию агрессивной формы злокачественной опухоли вместо того, чтобы бороться с ней.

Однако еще необходимо проверить, действительно ли случайные флуктуации в росте опухоли могут влиять на успех лечения или это лишь «компьютерное» явление. По словам исследователей, численное моделирование рака позволяет привлечь большее число математиков к работе в медицинской сфере и, наоборот, обратить внимание врачей на возможность использования вероятностных подходов в разработке терапевтических методов.