根据USC Viterbi工程学院的一组研究人员的说法，答案可能围绕分形，即自然界中发现的无限复杂模式。

树木，河流，海岸线，山脉，云彩，雪花和飓风都在显示或遵守分形规则。许多事物的分形描述是关于它们如何成长的故事。

在这种情况下，分形还可以帮助描述胰岛素表达的控制如何发出血糖调节的信号，或者如何像癌症一样在身体中传播的东西和正确的工具来阻止它。

传统的数学不能充分模拟多个基因在多个时间框架内的相互作用-这是任何抗癌药物的必要基础。该研究发表于明谢谢电子工程系Mahboobeh Ghorbani，Edmond Jonckheere和Paul Bogdan的生理学前沿，是第一项研究基因表达的记忆，交叉依赖和分形的研究。

基因表达是一个严格调节的过程，允许细胞响应其不断变化的环境。它使我们DNA中存储的信息能够在复杂的生物系统中流动。没有基因表达，细胞就不存在。

不幸的是，据Ghorbani博士称。波格丹网络物理系统集团的候选人：“现有的模型基于非线性方程，可以告诉我们哪个基因对某种疾病负责，而不是这些基因如何相互作用。”

“现有模型的问题在于它们只能看到网络的一部分。”

研究人员通过阐明这些尚未开发的数学工具的基本特征奠定了初步的基础。Ghorbani开发了该软件，用于检测和预测两种活细菌中的基因与基因的相互作用：大肠杆菌和酿酒酵母，通常称为面包酵母。

他们的研究结果不仅表明基因表达存在记忆，而且表明基因表达在基因间的相互作用中表现出分形和长程交叉依赖特征。

如果世界看起来像一个分形，不断变化的可预测模式，很可能是因为自然界中的许多物体具有分形结构(例如通过幂定律)。此外，共同依赖可以解释两个癌细胞如何在一组中协同工作但在另一组中相互杀死。或者，科学家如何设计肿瘤细胞以杀死他们自己的类型。记忆允许我们将DNA视为一个程序-一组不断互相检查的指令。换句话说，我们的DNA编程中没有任何内容是随机的。

“目前存在于基因调控网络上的数学模型并不能满足这些功能，”电气工程系统助理教授波格丹说。

“调查基因表达的动态使我们能够理解驱动生物有机体的机制和模式，”Ghorbani说。“这些知识从科学和工程角度帮助我们，因为我们可以利用它来检测异常或疾病。然后，我们可以设计细胞来执行特定任务，例如用于癌症治疗的药物输送。”

当科学家为某种特定疾病设计治疗时，他们不能同时考虑一种特定的基因行为，而是如何在多个时间尺度上与其他基因相互作用。否则他们最终只会处理局部缺陷。

“我们最终说：'我们开发了一种药物来对抗这种癌症，但后来发现了癌症的另一种方式'，”波格丹说，引用一个例子，患者接受一种癌症的治疗，但后来发展为另一种类型的癌症。

“并不是因为癌细胞已经迁移，或者癌症以某种方式超过了我们，”他说。“如果我们不使用正确的工具提出正确的问题，那就太聪明了。”