"Os locais onde se espalha um tumor são análogos às páginas da Web", disse Paul Newton, um matemático da Universidade do Sul da Califórnia, que tem estado a trabalhar com especialistas em cancro do Scripps Research Institute .
A Google classifica as páginas da Web, a probabilidade de um indivíduo acabar a visitar cada uma de forma aleatória. Estas previsões são baseadas nas tendências de milhões de usuários em toda a web. A Google usa algo chamado de "distribuição de estado estacionário" para calcular a probabilidade de alguém visitar uma página.
"Você tem milhões de pessoas que passeiam na Web, e a Google gostaria de saber qual a proporção que está a visitar qualquer página da Web dado um determinado momento", explicou Newton. "Ocorreu-me que a distribuição de estado estacionário é equivalente à distribuição do tumor metastático que aparece nos conjuntos de dados de autópsia".
O conjunto de dados a que ele se está a referir contém informações sobre a autópsia dos pacientes desde a década de 1920 à década de 1940, que morreram antes da quimioterapia estar disponível. Ao concentrar-se neste grupo de pacientes, os pesquisadores puderam controlar a progressão natural do cancro, especialmente do pulmão, sem tratamentos diferentes com interferência nos dados.
De 50 locais de metástases descritas nos relatórios de autópsia, os cientistas descobriram que 27 continham cancro que parecia ter-se espalhou dos pulmões. Além disso, assim como quando um indivíduo navega na web, as células que se separam do tumor do pulmão original e entrou na corrente sanguínea tiveram uma certa probabilidade de progressão para locais diferentes.
Assim, seguindo o exemplo da Google, relativamente aos resultados de pesquisa, os pesquisadores dividiram os locais onde o cancro do pulmão se espalhou em dois grupos: de primeira ordem e de segunda ordem. Em locais de primeira ordem, as células do tumor seriam mais prováveis de alcançá-los por viajar directamente a partir do pulmão. Os tumores são mais prováveis de alcançar locais de segunda ordem tendo colonizado um local de primeira ordem e, em seguida, estendendo-se para o local de segunda ordem.
Usando essa abordagem, os pesquisadores foram capazes de estimar o tempo médio que leva o cancro a espalhar-se para diferentes partes do corpo. Os nódulos linfáticos eram mais rápidos a ser afetados por metástase de células de cancro do pulmão, com a glândula supra-renal e o fígado a seguir de perto.
No outro extremo do espectro, as células de cancro do pulmão levam tanto tempo para se espalhar para a bexiga e útero que um indivíduo com cancro do pulmão provavelmente teria morrido antes desses orgãos serem afetados. Infelizmente, o conjunto de dados dos pesquisadores não inclui o registo dos tempos de quando os médicos notaram cada novo tumor. Mas os pesquisadores puderam ver quantos tumores existiam em cada novo local de entrada, e calcular cada progressão.
Os pesquisadores estão de olho em conjuntos de dados mais focados. "O que estamos a tentar fazer agora é usar esse modelo de linha de base e torná-lo específico ao paciente, ou pelo menos a um subgrupo específico para fazer previsões mais concretas", disse Newton.
Os pesquisadores também brincam com o modelo, em busca de novas maneiras de reduzir a probabilidade de um cancro se espalhar, por exemplo, isolar um local chave no corpo que iria espalhar-se para outros locais.
