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　　南加利福尼亞大學(xué)大學(xué)的一位數(shù)學(xué)家保羅-牛頓說道：“每一個網(wǎng)站都存在一個鏈接或者‘轉(zhuǎn)移’，腫瘤能夠展示出類似于網(wǎng)頁的性質(zhì)。”他一直都在與斯克里普斯研究所的癌癥專家們一起從事研究工作。谷歌(微博)公司根據(jù)每一位用戶最終自由訪問任一網(wǎng)頁的可能性對其進行排列。這些預(yù)測是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)百萬用戶的趨勢做出的。谷歌公司使用了一種名為“動態(tài)分布”的技術(shù)來預(yù)測用戶訪問網(wǎng)頁的可能性。

　　牛頓解釋道：“有數(shù)百萬用戶在網(wǎng)絡(luò)上瀏覽，而且谷歌公司想要知道在特定時間內(nèi)對于任何特定網(wǎng)站的訪問比例是多少。我突然想起動態(tài)分布等同于在驗尸數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)出來的轉(zhuǎn)移瘤分布。”他提到的這些數(shù)據(jù)牽扯到那些20世紀(jì)20年代到30年代在化學(xué)療法尚未使用前去世的癌癥病人。通過集中分析這一群體的病人，研究人員能夠追蹤癌癥的自然發(fā)展而不受任何療法的影響，特別是肺癌的擴散。

　　由于在驗尸報告中描述了50個轉(zhuǎn)移點，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)27位癌癥患者似乎從肺部開始傳播。此外，就像個人瀏覽網(wǎng)頁一樣，從原始肺腫瘤上分離下來的癌細(xì)胞和進入血液的細(xì)胞對于不同的位置有一種特定的前進概率。因此根據(jù)谷歌案例的研究結(jié)果，研究人員將這些位置的肺癌分離成兩個群體：第一級和第二級。肺癌細(xì)胞很可能是從肺部直接傳遞到第一級的這些位置。腫瘤細(xì)胞很可能通過先在第一級的位置站穩(wěn)腳然后再向第二級的位置傳播。通過這種方法研究人員能夠估計癌細(xì)胞傳播到身體不同部分的平均時間。淋巴結(jié)是受到轉(zhuǎn)移肺癌細(xì)胞影響最快的，腎上腺和肝臟緊隨其后。

　　肺癌傳播到膀胱和子宮需要耗費如此長的時間，或許患有肺癌的人在這些位置受到影響之前就已經(jīng)去世。不幸的是，研究人員所的數(shù)據(jù)并不包含醫(yī)生留意到一個新腫瘤的時間記錄。但是研究人員能夠觀察到每個新位置存在多少腫瘤，將那些信息輸入到這個模型就能預(yù)測每一個過程。研究人員已經(jīng)把他們的目光集中于更多的數(shù)據(jù)集。牛頓說道：“我們現(xiàn)在正在努力的是運用這種基準(zhǔn)模型并且將它應(yīng)用于患者，或者至少對小群體進行定向預(yù)測。”研究人員們也將借助這種模型尋找減少癌癥傳播可能性的新方法，比如說隔離體內(nèi)向其它位置傳播的關(guān)鍵位置。