Изучение онкомаркеров, направленное на раннее выявление и прогнозирование исхода заболевания, является бурно развивающейся областью в современных медико-биологических исследованиях и клинической практике. Белок p53 и зависящие от него  микроРНК принято считать достаточно надежными онкомаркерами, потому что они играют важную роль в регуляции процесса гибели дефектных клеток, и их уровни достигают критических значений в большей части злокачественных опухолей.

В настоящей работе изучается класс микроРНК, связанных с p53 прямой положительной связью. Для решения актуальной задачи уточнения диагностических свойств этих онкомаркеров сформулированы математические модели функционирования сети p53–микроРНК. Выполнено численное исследование динамики микроРНК в норме и при возникновении критических состояний p53, которые характерны не только для онкологических, но и для целого ряда тяжелых дегенеративных заболеваний. Изучены интересные для клинической практики ситуации дерегуляции микроРНК (вследствие стресса) и их влияние на качество диагностики и возможный исход заболеваний. Адекватность рассмотренных математических моделей и результатов численного анализа подтверждается согласием с известными данными клинических и лабораторных исследований конкретных микроРНК.