Вполне логично, что разнообразие, которое исследовательница видит под микроскопом, должно отражаться и в лежащем в основе этого зрелища генетическом разнообразии, но сопоставление раковых клеток с их средами обитания все равно остается сложной задачей. Для ее решения потребуется производимый в высоком разрешении пространственный анализ ДНК и белков, изучение клеточных характеристик и закономерностей генной активности, а также вычислительные инструменты, позволяющие собрать всю информацию воедино и обработать ее. Получить необходимые данные будет намного сложнее, чем просто пропустить образцы размельченной опухоли через секвенатор. Наконец, с учетом того, насколько больше места занимают объемные файлы изображений, в отличие от простой череды «букв» ДНК, потребуются огромные вычислительные мощности и гигантские информационные хранилища. Однако если все получится, то это очень поможет в понимании сложной экологии рака и в более эффективном его лечении.
Юань и ее команда разрабатывают способы, позволяющие превратить созданные ими алгоритмы в клинические инструменты для врачей: им важно составить карту молекулярного ландшафта опухоли и видов имеющихся в ней клеток, чтобы помочь врачам подобрать лучшие комбинации лечения. На подходе есть и другие интересные новинки – например, позволяющие анализировать паттерны генетической активности в отдельно взятых раковых клетках в срезе опухоли, а в какой-то момент, возможно, даже упорядочивать их геномы. Методы автоматического анализа изображений, известные как «компьютерное зрение», тоже могут произвести революцию в этой области. Например, недавно исследователи из Нью-Йоркского университета, применив один из готовых алгоритмов Google для анализа изображений, смогли установить вероятные мутации в кластерах клеток легочного рака, просто последовательно обрабатывая микроскопические снимки. Этот метод не обладает стопроцентной точностью, но начало многообещающее.
Есть и еще один вопрос, о котором стоит упомянуть. Дело в том, что образцы рака, используемые для секвенирования ДНК и анализа изображений, всего лишь моментальные снимки мертвой биологии. Это крошечные кусочки генетических «окаменелостей» опухоли, которая годами динамично развивалась и приспосабливалась к изменениям окружающей среды. Иначе говоря, пытаться реконструировать молекулярную сложность опухоли, опираясь лишь на пару образцов, – это все равно что оценивать генетические новации на пути от гиракотерия к лошади, просто глядя на древние и современные скелеты в музее.