Исследователи из Лаборатории Колд-Спринг-Харбор (США) создали систему MaGNet, которая поможет в изучении того, как гормональные изменения и лечение влияют на молочные железы, и даже в выявлении ранних признаков рака молочной железы. Разработка описана в статье, опубликованной в журнале Journal of Mammary Gland Biology and Neoplasia.
Ветвление — биологический процесс, который происходит во время развития животных и позволяет органам выполнять сложные функции. Ветвистые структуры образуются в разных органах, в том числе в молочных железах у женщин в период полового созревания и во время беременности. Нарушения этого процесса связывают с раком молочной железы, но изучить ветвление даже на мышах очень сложно: нужно вырезать тонкие срезы ткани, проанализировать их под микроскопом и вручную подсчитать протоки и ответвления в каждом срезе, но в результате далеко не всегда удается получить полное представление об архитектуре молочной железы.
Авторы новой работы решили применить для этого математическую модель, которую использовали для растений. MaGNet был создан для точного сравнения окрашенных изображений молочной железы. Ученые отслеживают ветви и с помощью программного обеспечения отображают в виде сетей, а затем компьютерный код анализирует их и количественно оценивает данные. С помощью этого инструмента можно измерить общую длину протокового дерева, а также количество протоков, альвеол и ветвящихся структур.
Пока система используется только на мышах, но код можно адаптировать для любой системы ветвления — это значит, что в конечном счете с помощью MaGNet можно будет изучать то, как инфекции, беременность или менопауза влияют на риск развития рака. Кроме того, разработка потенциально может помочь в ранней диагностике этого заболевания.
