Nową metodę badania białek związanych z rozwojem choroby opracowali naukowcy z Uniwersytetu Technicznego w Dreźnie. Posłużyła do monitorowania pacjentów z rakiem trzustki. Dzięki niej udało się specjalistom z zespołu Christofa Wintera ustalić, w jaki sposób skomplikowana sieć powiązań między białkami i genami wpływa na stopień agresywności nowotworu.
Algorytm ten, znany pod nazwą PageRank, stanowi fundament działania wyszukiwarki internetowej Google.
W skrócie - umożliwia ocenę jakości strony internetowej na podstawie tego, jakie (i ile) inne strony się do niej odwołują. Twórca algorytmu, współzałożyciel Google'a Larry Page (to od jego nazwiska pochodzi nazwa algorytmu) uznał, że im częściej inni odwołują się do materiału na jakiejś stronie WWW, tym jest ona bardziej wartościowa. A „waga" danej strony rośnie, jeżeli odwołują się do niej inne wysoko oceniane strony. Dzięki temu możliwe było poprawienie wyników wyszukiwania w Google'u.
Zmodyfikowany algorytm PageRank wykorzystali teraz onkolodzy. Poszukiwali najbardziej charakterystycznych biomarkerów sygnalizujących obecność nowotworu trzustki. Jak tłumaczą na łamach pisma „PLoS Computational Biology", wcześniejsze badania pozwoliły wprawdzie znaleźć kilka biomarkerów, ale nie pokrywały się one z innymi, odkrytymi w badaniach prowadzonych przez inne zespoły. Kiedy badacze sięgnęli po PageRank i wprowadzili dane o wzajemnych interakcjach białek nagle wyniki prac ich i innych zespołów zaczęły się pokrywać. Jak tłumaczy Christof Winter, zależności między białkami to odpowiednik linków między stronami, a sieć zależności to „biochemiczny Facebook".
