研究人员开发准确、非侵入性的方法来检测膀胱癌

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原子力显微镜(AFM)的细胞表面的粘附特征地图为正常细胞(左)与癌细胞(右)与患者的尿液。信贷:伊戈尔sokolv,塔夫茨大学

塔夫斯大学的工程师领导的研究小组开发了一种非侵入性的方法检测膀胱癌可能比目前的入侵使筛选更加简单和准确的临床试验涉及视觉检查膀胱。在第一个成功使用原子力显微镜(AFM)对临床诊断的目的,研究人员已经能够识别签名特征的癌细胞中发现患者的尿液通过开发一个纳米级分辨率的地图细胞的表面,作为今天的报道美国国家科学院院刊》上(PNAS)。

膀胱是癌症相关死亡的主要原因之一,在美国,与美国临床肿瘤协会2018年的估计17240人死亡。虽然早期检测导致五年存活率为95%,癌症转移阶段发现叶子病人只有10%的机会生存五年之后。目前的检测方法包括膀胱镜检查(运行一个管摄像机通过尿道膀胱),以及可能的活检,病理检查的组织样本。为治疗和缓解,复发率之间50至80%,所以浸润性膀胱镜检查考试必须每三到六个月进行一次以巨大的代价对患者和不适。

“通过引入一个非侵入性的诊断方法,是比侵入性的视觉检查更准确,我们可以显著减少成本和不便的病人,“伊戈尔Sokolov说,机械工程和生物医学工程教授塔夫斯大学工程学院,该研究的第一作者。“所需要的就是一个,不仅可以更有效地监测患者治疗后,我们还可以更容易地屏幕上健康的人可能有疾病的家族史,并可能检测癌症发展的年级。确定早期筛查和品位检测的效率是一个独立的,我们的未来研究的重要任务。”

AFM扫描表面与一个非常小的悬臂,偏转的地位,通过表面的突起和山谷。创建记录变位允许地形图纳米分辨率的分数。此外,AFM悬臂梁的挠度的样本的一些物理性质的说明。例如,一个可以测量之间的附着力AFM探针和样品表面。研究人员发现,癌症患者的尿液从膀胱细胞具有独特的表面特性,区分细胞从一个健康的人,允许研究人员应用方法作为诊断工具。

诊断方法结合机器学习,使更准确识别签名的表面特性,如附着力、粗糙度、方向性和分形特性等。AFM-based测试演示了超过90%的敏感性检测膀胱癌(也就是说,如果一个人是已知的疾病,测试将检测90%的时间)和20 - 80%的敏感性对尿液样本目前可用的非侵入性诊断,如生化评价生物标志物NMP22、遗传分析使用荧光原位杂交,或免疫细胞化学。AFM-the特异性的识别精度的人没有疾病的82 - 98%,这是与其他测试。

“AFM已经存在了超过30年,但这是第一次,对于临床诊断和“Sokolov说。“精度似乎比当前的临床标准诊断,但我们需要更大规模的测试方法,才能引入临床实践。我们希望AFM最终可能适用于其他类型的肿瘤的检测,如胃肠道、肠癌和宫颈癌。”


进一步探索

新的非侵入性的测试来检测膀胱癌患者膀胱镜检查

更多信息:Sokolov el al。”,非侵入性诊断成像nanoresolution细胞表面的图像使用机器学习分析:检测膀胱癌,”PNAS(2018)。www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1816459115
所提供的塔夫斯大学
引用:研究人员开发准确、非侵入性的方法来检测膀胱癌(2018年12月3日)2021年4月28日从//www.puressens.com/news/2018-12-accurate-non-invasive-method-bladder-cancer.html检索
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