Folgt Krebs den Regeln der Mathematik?

By | 16 September, 2017

Die zweiunddreißigjährige, in Österreich geborene Biomatikerin Franziska Michor glaubt, dass sich Krebszellen vorhersehbar verhalten können, was mit Fortschritten in der Mathematik verstanden werden kann.

Folgt Krebs den Regeln der Mathematik?

Folgt Krebs den Regeln der Mathematik?


Die Evolutionsbiologin Franziska Michor, die ihren Ph.D. In der Evolutionsbiologie an der Harvard University in 2005 im Alter von 22 wusste ich von Kindheit an, dass ich Mathematiker werden wollte.

Was bedeutet es, bei Krebs "Evolve" zu sagen?

Krebs, erklärt Dr. Michor, entwickelt sich nicht wirklich in dem Sinne, dass sich Menschen von früheren Hominiden oder terrestrischen Kreaturen entwickelt haben, die sich von Meerestieren entwickelt haben. Es ist kein natürlicher Fortschritt von normalen Zellen zu Krebszellen, als ob die Krebszelle im Sinne der meisten Menschen "weiterentwickelt" wäre. Stattdessen rekapituliert die Evolution von Krebs, was wirklich in der Evolution von Organismen passiert.
Der menschliche Körper enthält Milliarden von Zellen. Die meisten von ihnen arbeiten normal. Von den Milliarden von Zellen tragen Millionen oder sogar Milliarden mutierte DNA. Zellen können manchmal mutierte DNA reparieren und zur normalen Funktion zurückkehren. Die Zellen sterben manchmal an Fehlern in ihrem genetischen Code und werden durch Entzündung aus dem Immunsystem entfernt. Einige Zellen mit mutierter DNA werden krebsartig und vermehren sich, um Krankheiten zu verursachen.

Wenn sich Krebszellen unkontrolliert vermehren dürfen, bilden sie in den meisten Fällen Tumore, dringen in benachbarte Gewebe ein, züchten ihre eigenen Blutgefäße und dringen in den Raum ein, um sich an die neuen Organe zu binden.

Das Endresultat eines uneingeschränkten Krebswachstums ist der Tod. Krebstherapien konzentrieren sich verständlicherweise auf die Beseitigung von Krebszellen. Bei ungenauen Behandlungen wie der Chemotherapie werden jedoch sowohl Krebszellen als auch gesunde Zellen getötet, und es wird gewürfelt, dass mehr Krebszellen als gesunde Zellen getötet werden, was dem Patienten einen Nettonutzen bringt. Die genauesten Behandlungen wie die moderne Strahlentherapie zerstören Krebszellen und manchmal nur Krebszellen, aber der Körper muss die Reste mit Entzündung noch beseitigen. Selbst die modernsten Immuntherapien verursachen eine vorübergehende Vergrößerung von Tumoren (die Druck auf Blutgefäße und angrenzende Organe ausüben können), wenn sie die Krankheit befallen.

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Innovation von Dr. Michor

Franziska Michors Arbeit konzentriert sich auf den Einsatz moderner Methoden zur Verfeinerung allgemein verfügbarer Krebstherapien. Die ChemotherapieTrotz seiner vielen Kritiker tut es mehr Gutes als Schlechtes, zumindest wenn es zum ersten Mal verwendet wird, und es ist relativ billig und weit verbreitet. Michor berechnet mithilfe der Mathematik die am wenigsten schädlichen Dosen der Chemotherapie, die zum optimalen Zeitpunkt angewendet werden, um die ordnungsgemäße und vorhersehbare Vermehrung von Krebszellen mithilfe der modernen Mathematik zu unterbrechen. Sein Ansatz hat einige wichtige Erfolge erzielt, auf die weiter unten eingegangen wird.

Für seine Innovationen erhielt Michor den Vilcek-Preis für kreatives Versprechen in den biomedizinischen Wissenschaften, der an Einwanderer in die Vereinigten Staaten verliehen wurde, die bemerkenswerte Beiträge zu „Einwanderern leisten, die durch ihre außergewöhnlichen Leistungen in der biomedizinischen Forschung einen dauerhaften Beitrag zur amerikanischen Gesellschaft geleistet haben und der Künste und Geisteswissenschaften ». Die Verwendung von Mathematik zur Minimierung der Chemotherapie fällt sicherlich in diese Kategorie.

Machen Sie Gleevec wirksamer gegen Leukämie

Dr. Michors preisgekrönte Arbeit konzentrierte sich auf die Dosis und den Zeitpunkt von Gleevec, der Hauptbehandlung bei chronischer myeloischer Leukämie. In Bezug auf die Chemotherapie ist Gleevec wahrscheinlich das Beste, was die moderne Medizin zu bieten hat. Weil es auf die Kompensation eines einzelnen Defekts in einem einzelnen Gen anstatt auf eine komplexe Reihe von Mutationen abzielt, die dazu beitragen, dass die Mehrzahl der Fälle von chronischer myeloischer Leukämie in Remission sind. Das Problem ist, dass der Krebs, sobald die Behandlung beendet ist, wieder auftritt, manchmal sogar schwerwiegender als vor der Behandlung.
Michor erkannte, dass das Problem wahrscheinlich darin bestand, dass die richtige Dosis von Gleevec nicht zum richtigen Zeitpunkt verabreicht wurde. Für die Feinheit von Dosierungsschemata hat sie sich eine riesige Menge von Bluttestdaten angesehen, die von einem Kollegen in Australien zur Verfügung gestellt wurden.

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Der in Harvard ausgebildete Wissenschaftler entdeckte Folgendes:

  • Gleevec tötet Leukämiezellen ab, hat jedoch keinen Einfluss auf die Stammzellen, aus denen sie stammen.
  • Gleevec eignet sich hervorragend zur Behandlung dieser Form von Leukämie, kann jedoch niemals eine Heilung herbeiführen.
  • Obwohl Gleevec ein "intelligentes" Medikament für diese Art von Krebs ist, ist Krebs intelligenter.

Dies führte Michor zu einer Frage, die fast jeder Krebsspezialist für jeden Patienten in Betracht zieht. Dies ist besser, wenn kontinuierlich niedrige Dosen der Chemotherapie über die Zeit verteilt sind oder wenn hohe Dosen der Chemotherapie mit "Chemotherapie-Ferien" vermischt werden, um die Auswirkungen zu minimieren toxische Nebenwirkungen Michor hat errechnet, dass hohe Gleevec-Dosen, die durch Pausen unterbrochen werden, dem Körper die Chance geben, sich von den Nebenwirkungen zu erholen, bei der Aufrechterhaltung von Krebs am besten funktionieren.

Michor ist jedoch der erste, der diese Schlussfolgerung eher aus realen, kalten und harten Daten als aus klinischen Erfahrungen zieht.

Es stellt sich heraus, dass viele Ärzte die Idee eines Algorithmus, der ihre Arbeit erledigt, nicht mögen. Anstatt für seine innovative Arbeit in der Krebsmathematik gelobt zu werden, wurde Michor angegriffen. Die meisten Forscher weigerten sich, Daten zur Analyse mit ihr zu teilen. Michor wurde jedoch eine Stelle im Krebszentrum Sloan-Kettering in New York angeboten, wo er nun Zugriff auf große Datenmengen zu verschiedenen Krebsarten und deren Reaktion auf herkömmliche Behandlungen hat.
Seit Michor Harvard verlassen hat (und später an die Harvard University zurückgekehrt ist), hat sich seine Forschung auf einige sehr grundlegende, patientenzentrierte Fragen konzentriert:

  • Wann sollten Patienten mit Glioblastom, einer besonders aggressiven Form von Hirntumor, behandelt werden? Müssen sie mitten in der Nacht bestrahlt werden, um nicht einmal einen Teil des Vortages zu verlieren Behandlung beginnen? Michor und seine Kollegen stellten fest, dass das Schlagen eines Kindes von 8 nach 17-Zeitplan: 00 hat so gut funktioniert (und den Patienten und ihren Familien mit Sicherheit mehr Möglichkeiten für den Rest gegeben).
  • Ist eine Chemotherapie ausreichend oder sollte Krebs mit mehreren Chemotherapeutika bekämpft werden? Michor und seine Kollegen haben ein Konzept des "stochastischen Tunneleffekts" entwickelt, bei dem Krebs, der durch eine Mutation verursacht wird, eine zweite Mutation entwickeln kann, bevor die erste Mutation durch Behandlung behandelt werden kann. Die Implikation ist, dass eine Art von Chemotherapie normalerweise keinen Krebs in Remission bringt.
  • Sagt die Fünfjahres-Überlebensrate nichts darüber aus, wie gut sich Patienten in den Jahren nach der Krebsdiagnose fühlen? Michor und seine Kollegen stellten fest, dass die Daten darauf hinweisen, dass das Überleben ein Indikator dafür ist, wie gut sich Patienten fühlen und nicht nur, wie spät sie sterben.

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Michor hat an mehr als 100-Studien zur Krebsmathematik mitgewirkt. Seine nicht-invasiven konzeptionellen Tools können zu besseren Behandlungen mit weniger Nebenwirkungen für Millionen von Krebspatienten führen.

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