癌变过程中细胞周期模型的复杂系统分析

癌变是一个复杂的过程，涉及动态互连的模块化子网络，这些子网络在微环境诱导的扰动影响下，以非随机的伪马尔可夫链过程演化。因此，一个适当的n阶段癌变模型涉及对复杂功能基因组和细胞相互作用组的非线性动态变换进行n值逻辑处理。细胞中遗传网络和信号通路的Lukasiewicz代数逻辑模型以具有n态分量的非线性动态系统形式表述，这允许对体内遗传活动的先前布尔或“模糊”逻辑模型进行推广。基于NCI支持的CGAP数据库中非常广泛的基因组转录和翻译数据，此类模型随后被应用于癌变过程中的细胞转化。这些模型在Lukasiewicz-Topos中表示，并带有一个n值Lukasiewicz代数逻辑子对象分类器描述，该描述代表了癌变过程中的非随机和非线性网络活动及其转化。然后，根据LT非随机、伪马尔可夫链过程、网络模型的动态状态空间表示，通过超灵敏技术进行cDNA和蛋白质组学高通量分析，推导出针对不同类型癌症的特定模型。这一新颖的理论分析基于人类肿瘤的大量CGAP基因组数据，以及最近发表的细胞周期蛋白信号传导研究。几个此类特定模型为通过恢复III期癌症中的细胞周期抑制来提出新的临床试验和合理的癌症疗法提供了建议。