В статье, вышедшей в декабре 2017 года в журнале Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, описывается компьютерный метод прогноза развития опухолей головного мозга (глиом) и то, как глиомы будут реагировать на лучевую терапию.
Медики из США с помощью суперкомпьютеров создают индивидуальный для каждого пациента плана лечения раковой опухоли и строят компьютерные модели развития рака и распространения метастаз для выбора наиболее эффективного варианта борьбы с болезнью, статья об этой работе опубликована в журнале Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering.
«Мы пытаемся создать модели, которые описывают, как опухоли растут и как они реагируют на терапию», — говорит Томас Янкелов, директор Центра вычислительной онкологии Техасского университета в Остине (Center for Computational Oncology at The University of Texas at Austin (UT Austin) и директор Cancer Imaging Research в LIVESTRONG Cancer Institutes of the Dell Medical School.
Центр вычислительной онкологии (The Center for Computational Oncology, является частью Institute for Computational Engineering and Sciences, or ICES), его сотрудники разрабатывают сложные компьютерные модели и создают аналитические инструменты для прогнозирования того, как рак будет развиваться у конкретного человека, исходя из уникальных биологических характеристик.
Для создания сложных математически моделей исследователи используют передовые вычислительные ресурсы в Texas Computing Center (TACC) с помощью которых анализируют данные пациента, полученные с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ), позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ), рентгеновской компьютерной томографии (КТ) и биопсий.
Пока идут экспериментальные исследования, но авторам статьи с помощью цифровых моделей уже удалось предсказать с 87% точностью процесс развития рака и реакцию опухоли на терапию у одного из пациентов.
Иллюстрация: Модель роста опухоли в мозге крысы до лучевой терапии (слева) и после одного сеанса лучевой терапии (справа). Различные цвета представляют концентрацию опухолевых клеток, причем красный цвет является самым высоким. Терапия значительно уменьшила массу опухоли.
Credit: Lima et. al. 2017, Hormuth et. al. 2015
