想要更好的理解癌症,我们需要数学

2023-02-19 16:43:53 来源:原理

癌症通常被看作是一种由基因突变造成的疾病,突变让细胞不受控地分裂,并入侵身体的其他部分。

但在癌症中,除了患者的DNA会发生直接变化之外,另一个驱动癌症进展的关键因素还包括表观遗传学层面的变化,也就是DNA会在何处以及何时被激活

可以这么理解,如果DNA包含的是拼写出单个基因的“单词”,那么表观遗传学就是基因组的“语法”,它负责告诉这些基因,在特定组织中是否应该被开启或关闭。


(资料图片仅供参考)

这就是为什么,尽管身体的所有组织都有几乎完全相同的DNA序列,但它们可以执行不同的功能,因为化学和结构修饰改变了哪些基因被激活以及如何激活。这种“表观基因组”会受到环境的影响,比如饮食等因素。它超越了从父母那里遗传的DNA代码,也为研究人员了解健康的驱动因素增加了一个维度。

癌症就是这样一种表型可塑性的疾病。也就是说,它们会因环境条件的改变而在表型上做出相应变化。比如,肿瘤细胞可以从一种形式或功能转变成另一种,包括恢复到不太成熟的状态或者丧失原本正常功能,而这可能带来治疗的阻力,又或者,癌细胞甚至可以完全改变它们的细胞类型,这则有利于转移。

约翰·霍普金斯大学的安德鲁·费恩伯格(Andrew Feinberg)是一位研究癌症的科学家。他的实验室主要研究正常组织之间的差异如何由表观遗传密码控制,以及这种密码在癌症中如何被扰乱了。

他和耶鲁大学的同行安德烈·列夫琴科(Andre Levchenko)在一篇综述中描述了通过将表观遗传学与数学相结合,来理解癌症可塑性的新方法。具体来说,他们提出了随机性的概念如何能够阐明癌症转移和对治疗产生抗性的原因。论文已发表在《科学》上。

随机性、熵与癌症  

随机性是一则数学概念,它指的是在一个过程中,步骤的随机性会影响结果的可预测性。阿尔伯特·爱因斯坦曾将这个概念应用在了研究悬浮在液体或气体中的粒子的运动上。现如今,随机性已被应用于分析COVID-19的传播、阻力和进化,还有股票市场的行为,以及赌场里的几乎任何游戏。

衡量一个过程的随机性的关键方法是熵,熵量化了一种结果的不确定性程度,可以将其简单理解为“混乱程度”。例如,一次自由抛掷硬币的熵为1,是低信息的,因为没有办法预测硬币掷出正面还是反面。但加权抛硬币(比如用某种方法,让正面出现的概率远大于反面)的熵为零,或者叫高信息的,因为结果是已知的,抛出硬币不会获得新的信息。

将随机性和熵的思想纳入生物学,可以让研究人员更好地理解癌症的表型可塑性。表观遗传学中的随机性对癌症的演化过程至关重要。

实验和计算生物学家正利用熵来理解细胞在内部组织的方式、对环境信号做出的反应,以及成熟和形成组织中的潜在随机性。

例如,当食管中的健康细胞发展出更像肠道内壁细胞常有的特征时,就会出现一种叫作巴雷特食管的情况,这最终可能会导致食道癌。这是由表观遗传密码的渐进式随机变化引起的,一旦达到一定阈值,这种转变就发生得更快。这些表观遗传变化的随机性导致了这些基因功能的熵增加,并向着癌症发展

通过测量单个细胞的基因活动和表观遗传变化,生物学家和数学家可以将癌细胞中的熵,与它们周围的正常细胞进行比较。

熵和衰老之间同样也有联系。费恩伯格的团队发现,人类的衰老与日晒后的皮肤中表观遗传熵的增加有关。基因组中高熵的部分,在暴露在阳光下的皮肤中经历了表观遗传信息的进一步损失,从而可能带来癌症。

最近,研究人员已经确定,DNA损伤是导致小鼠体内这种与年龄相关的熵的原因之一。

也就是说,如果表观遗传熵随着衰老而增加,并且与DNA损伤有关,这就有助于解释,为什么癌症风险随着年龄增长而明显增加

发现早期癌症  

费恩伯格表示,通过确定表观遗传熵是如何引发癌症的,科学家也许能够更好地在早期阶段检测癌症,并设计出减熵的药物,从而降低肿瘤扩散和对治疗产生抗性的风险。

也许最重要的是,表观遗传熵表明,没有数学,你就无法完全理解癌症。生物学也正在追赶其他领域的科学,将数学方法与生物实验相结合,进行更深入的科学探索。

#创作团队:

原文作者:安德鲁·费恩伯格(Andrew Feinberg,约翰·霍普金斯大学生物医学工程教授)

编译:Måka

排版:雯雯

#参考来源:

https://theconversation.com/cancer-evolution-is-mathematical-how-random-processes-and-epigenetics-can-explain-why-tumor-cells-shape-shift-metastasize-and-resist-treatments-199398

#图片来源:

封面图&首图:StockSnap.io

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