在明亮的阳光下寻找答案，而不是在黑暗中夜间路灯的细光束。
密歇根大学的研究人员Sofia Merajver是这样描述一个新的数学模型的力量的，这个模型可能对科学家如何研究细胞信号传导途径产生深远的影响。
“这有可能成为一个真正的范式转变，”Merajver说，他是密歇根大学内科医学院教授，也是密歇根大学综合癌症中心乳腺肿瘤学项目的联合主任。她是《公共科学图书馆计算生物学》3月21日在线发表的一篇关于新模型的研究的资深作者。
在世界各地，研究人员仔细研究细胞内信号传递和激活或抑制数千种细胞功能的途径。研究人员希望了解哪些细胞过程是导致疾病的关键，以及如何用新药针对它们。了解信号通路的全部复杂性及其相互作用，对于发现癌症、炎症和其他影响数百万人的疾病的有效治疗方法至关重要。
Merajver说，文章中对新模型的完整描述立即为科学家提供了一个机会，可以利用先进的计算能力来改进现有的数学模型。
“我希望它能比我们自己的直觉更好地指导我们决定我们的目标是什么，”她说。“如果我们能更好地理解这些途径，我们应该能够选择更有效的目标。这是筛选药物之前的步骤。到目前为止，很少有工具可以帮助我们选择目标。”
Merajver在这项研究中的合作者是第一作者Alejandra C. Ventura博士，她是密歇根大学内科、血液学和肿瘤学以及综合癌症中心的博士后研究员;和Jacques-A。Sepulchre是法国瓦尔波恩尼斯索菲亚-安提波利斯大学尼斯非线性研究所的数学物理学家。
作者开发了该模型，并使用涉及许多疾病状态的众所周知的信号通路MAPK通路的实验数据对其进行了测试。他们发现，这种信号通路自然地不仅向前传递信息，而且向后传递信息。这意味着如果药物要充分解决关键目标，就需要考虑新的问题。
此外，Merajver说，这项研究将使科学家能够建立考虑到两种途径之间相互作用或“串扰”的模型。
作为炎症性乳腺癌的专家，Merajver之前已经发现了促进转移的癌基因。她的实验室有很多计划让这个模型立即投入使用。
“我们希望它能拓宽我们对如何抑制转移的理解，因为我们的实验室研究癌症的这一方面;这项工作在正常和疾病条件下有许多应用，”她说。
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