ロンドン大学シティ校の数学講師であるロバート・ノーブル博士は、腫瘍の進化の方法、様式、パターンを特徴づけることが、がん治療の臨床予測および最適化にとって重要であると考えているという。

博士ら研究チームは、空間構造が腫瘍の進化にどのように影響するかを体系的に調べた最初の研究である新研究を『ネイチャー生態学＆進化』誌に発表した。

代替空間構造と細胞分散のタイプをシミュレートする柔軟性を備えた計算モデルを開発し、さまざまな構造とパラメーター値を使用して何千ものシミュレーションを実行し、その結果を、実際の人間の腫瘍からの最近の最先端のDNAシーケンスデータと比較した。

そして、人間の腫瘍の多様な空間構造が、それらを非常に異なる方法で進化させる可能性があることを発見したという。コンピューターモデルの予測は、構造が一致するがんの種類の臨床データと一致していた。

ノーブル博士は、がん研究における主要な課題の1つは、「限られた遺伝情報に基づいて腫瘍の特性を推測することです。この問題を理解するために、スポーツの例えを考えてみましょう。対戦ゲームで、チームAがチームBの2倍のスコアを獲得したとだけ言われたとします。あなたは、チームAがチームBよりどれだけ優れているかを把握して、将来のコンテストの結果を予測できますか？」

「この質問に答える1つの方法は、コンピューターモデルを使用することです。このモデルでは、各チームに、試行ごとに得点する確率が割り当てられます。多くの異なる設定を試した後、最も可能性の高いスコアリング確率は、シミュレーション結果が実際のゲーム結果に似ているものであると結論付けることができます。真の確率が何であるかを確信することはできませんが、少なくともそれらの最も可能性の高い範囲を見つけることができます。」

「ただし、最終スコアの比率を知るだけでは十分ではありません。たとえば、高得点のバスケットボールでは、非常に優れている場合を除いて、1つのチームが対戦相手の2倍のポイントを獲得する可能性はほとんどありません。対照的に、サッカーでは、より良いチームが不運のストロークで2-1を失うことは珍しいことではありません。正確な推論を行うには、ゲームのルールを知る必要があります。」

スポーツチームがポイントを獲得するために競争するのと同じように、クローンと呼ばれる密接に関連する細胞のグループは、生き残り、増殖するために必要なスペースとリソースを求めて腫瘍内で競争する。腫瘍学者は、遺伝子配列決定を使用して、患者が診療所に来たときにこれらのクローンの相対的なサイズを決定する。あるクローンが別のクローンよりも大きい場合は、その細胞にいわゆる「ドライバー」変異があり、それらがより速く増殖するためである可能性があるということだ。

けれども、腫瘍の発生に対する突然変異の影響は、細胞が互いにどのように相互作用するかに依存し、それは腫瘍の空間構造に支配される。ウイルスが、人々が密を避けるとゆっくりと広がるのと同じように、細胞が小さなパッチに限定され、パッチ間の動きがまれである場合、ドライバーの突然変異は腫瘍内でよりゆっくりと広がる。このゲームでもルールは重要である。

「現代のがん研究の主な目標は、腫瘍内の進化過程を特徴づけることです。私たちは、何が起こっているのかを正確に把握するには、各腫瘍の特定の空間構造を説明する必要があることを示しました。腫瘍構造を腫瘍進化のモードに機械的に接続することによって、私たちの研究は、腫瘍の進行を予測し、治療を最適化するための新世代の患者固有のモデルの青写真を提供します」とノーブル博士は述べている。