Определён алгоритм, позволяющий с большой вероятностью предсказать момент появления основных видов новообразований у пациентов разных возрастных групп. Момент наибольшего риска развития первичной опухоли в теле пациента зачастую непредсказуем, что затрудняет раннюю диагностику и лечение онкопатологии. Противоречивая статистика и специфика личного опыта нередко приводят врача к гипердиагностике или утрате онкологической настороженности по отношению к конкретному виду опухоли в той или иной возрастной группе. При создании описываемого метода автор отталкивался от того, что активация онкологического процесса и переход от одной стадии заболевания к другой связан с накоплением случайных мутаций-драйверов в геномах пациентов, следовательно – к ним можно применить модели статистического распределения, основанные на теории вероятности. Кандидат биологических наук Алексей Беликов из МФТИ обработал данные 20 миллионов онкобольных с помощью 16 моделей статистических распределений. Выяснилось, что частота возникновения онкопроцесса в зависимости от возраста лучше всего описывается распределением Эрланга (сейчас используется в колл-центрах для моделирования плотности входящих вызовов). «Особенность модели в том, что она учитывает случайный характер возникновения мутаций и может предсказывать количество этих мутаций, необходимых для развития рака», — указал  Беликов. Таким образом, у врачей-генетиков теперь появится возможность моделировать вероятность появления и развития тех форм онкологических процессов, для которых есть возрастная статистика. Кроме того, метод поможет выделить конкретные мутации-драйверы для различных форм новообразований. Материалы исследования были опубликованы в журнале «Scientific Reports» 26 сентября 2017 года. Подготовил Александр Степанов Источник: https://mipt.ru/news/v_mfti_nashli_sposob_predskazyvat_razvitie_raka_po_statistike_zabolevaemosti