Fractals – возражает, чьи части напоминают целое – использовались для описания всего от поворотов и поворотов береговых линий к распределению отдаленных галактик. Теперь может быть очень человеческое применение – как инструмент для диагностирования злокачественного рака молочной железы.
Метод, появляющийся в выпуске 12 января Physical Review Letters, измеряет степень путаниц в ДНК клетки.Диагноз рака молочной железы часто начинается с маммографии, сопровождаемой биопсией.
Во время общего типа биопсии тонкая игла используется для высасывания нескольких клеток от подозрительной ткани. Несмотря на то, что чрезвычайно трудный, обученный врач может раковые клетки глазного яблока в лаборатории, частично потому что хроматин – искривленная масса протеинов и ДНК, формирующих хромосомы – кажется более собранной в группу в злокачественных клетках, чем в мягких. Невооруженным глазом, говорит, что эксперт по биопсии Шэхла Мэзуд, патолог в университете Флориды, Гейнсвилл, диагностируя рак молочной железы от нескольких клеток «походит на просмотр замочной скважины и попытку видеть целую комнату».
Действительно, это часто – мучительное требование только с несколькими клетками, говорит Эндрю Эйнштейн, член команды в Медицинской школе Горы Синай в Нью-Йорке. «Первосортный цитолог должен поставить диагноз правильно большую часть времени», говорит он. Но с менее квалифицированными врачами позади микроскопа, раковые клетки иногда ложно считают здоровыми.Надеясь развить более легкий и более надежный подход, Эйнштейн и два коллеги оценили множество математических методов, чтобы измерить lacunarity – или размер промежутков между регионами хроматина – клеток и извлечь «рекурсивное измерение» ядра.
Точно так же, как отделение обычно напоминает целое дерево, крупные планы хроматина напоминают изображения более широкого масштаба. Масштаб того «самоподобия» называют рекурсивным измерением.Бригада проверила метод на изображениях с высокой разрешающей способностью клеточных ядер от 41 пациента, у 22 из которых, как было известно, был рак молочной железы.
После переведения в цифровую форму изображений компьютер измерил рекурсивное измерение и lacunarity и поставил правильный диагноз в 39 из 41 случая – показатель успешности что конкуренты тот из лучших врачей. Злокачественные клетки имели тенденцию иметь ниже рекурсивные размеры, или меньше самоподобия, которое говорит Эйнштейн, поддерживает представление, что рак связан с «потерей сложности» в структуре клетки.«Я действительно не понимаю математику», признает Альберто Марчевский, патолог в Cedars-Sinai Medical Center, Лос-Анджелес, «но это мог быть очень полезный метод».
Мэзуд соглашается, но говорит, что больше испытаний необходимо, прежде чем компьютерный диагноз сможет использоваться клинически. Эйнштейн говорит, что те испытания идут полным ходом, и что улучшенный метод с помощью нервных сетей находится на горизонте.