Опубликовано 19 декабря 2018, 14:10

Коллективное поведение магнитных наночастиц облегчит лечение рака

Коллективное поведение магнитных наночастиц облегчит лечение рака

© NIH Image Library/Flickr

Коллективное поведение магнитных наночастиц, с помощью нагрева которых уничтожают раковые опухоли, дает особый эффект и не сводится к сумме «индивидуальных» реакций. В результате нагревать пораженный участок нужно на порядок меньше по времени, а получаемый при этом эффект будет в два раза больше. Свои выводы ученые представили в журнале Physical Review E. Работа поддержана грантом РНФ.

Магнитные наночастицы — частицы магнитных материалов размером 10–15 нанометров в поперечнике (это в сто раз меньше самого тонкого человеческого волоса). Воздействуя на такие частицы внешним магнитным полем, можно «транспортировать» лекарства точно к определенному участку организма. Если поместить такие частицы в специальное вещество, которое избирательно поглощают раковые клетки, рентгеноскопия даст более контрастную, яркую, отчетливую картину ткани, пораженной опухолью. Авторы нового исследования рассматривали магнитные частицы в качестве незаменимого участника процесса лечения рака, когда опухоль локально нагревают, параллельно проводя химиотерапию.

Это происходит так: переменное магнитное поле, формирующееся источником переменного электрического тока (большинство электрических сетей), поглощает энергию и заставляет частицы вращаться все быстрее и быстрее и тем самым обеспечивать нагрев. Интенсивность отклика частиц зависит от разных факторов: мощности излучателя магнитного поля, частоты его вращения, размеров наночастиц, сцеплений их друг с другом и так далее.

Профессор Уральского федерального университета Алексей Иванов и профессор Эдинбургского университета Филип Кэмп поставили перед собой задачу – с помощью моделирования процесса на компьютере спрогнозировать реакцию целого «коллектива» магнитных наночастиц на внешний источник магнитного поля той или иной мощности и частоты. Российский ученый отвечал за теоретическое обоснование эксперимента, шотландский — за его практическое исполнение на суперкомпьютере.

«Условия природы полностью воссоздать на компьютере невозможно, воспроизводится модель, максимально приближенная к реальности, — объясняет Алексей Иванов. — Преимущество метода компьютерного моделирования в том, что оно, во-первых, дешевле, чем лабораторные исследования, во-вторых, известны все параметры каждой частицы и все воздействующие факторы. В естественных условиях всегда имеются факторы, не до конца известные и не вполне контролируемые».

В соответствии с классической теорией 1923 года, «коллективное поведение» частиц описывается суммой реакций каждой из частиц, сложенных в «ансамбль». Компьютерные эксперименты привели ученых к предположению, что это неверное представление, что частицы постоянно взаимодействуют, влияют друг на друга, и их «коллективное поведение» дает особый эффект и не сводится к сумме «индивидуальных» реакций.

«При определенной частоте переменного магнитного поля происходит резонанс — максимальный отклик наночастиц, максимальное поглощение энергии ими и, следовательно, максимальное нагревание. В результате компьютерного эксперимента мы выявили два таких максимума — для больших и малых частиц, для сред с преобладанием первых и вторых. Выяснилось, что, если описывать процессы классическими формулами Дебая, не учитывающими взаимодействия частиц, мы получим обратные максимумы по отношению к тем, что выявлены нами на компьютерной модели, максимально приближенной к реальным условиям. Другими словами, если бы мы применили формулы Дебая при расчете периода и интенсивности локального нагрева опухоли, то дали бы противоположный прогноз и не получили бы необходимого наилучшего эффекта. Наша модель показывает, что в сравнении с классической формулой Дебая максимумы нагрева должны быть на порядок меньше, а получаемый при этом эффект — в два раза больше. Говоря проще, нагревать пораженный участок нужно, к примеру, не десять, а только пять минут», — поясняет Алексей Иванов.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.

Пресс-релизы о научных исследованиях, информацию о последних вышедших научных статьях и анонсы конференций, а также данные о выигранных грантах и премиях присылайте на адрес science@indicator.ru.