托国立科学家找到了一种通过血液检测脑肿瘤的方法

脑肿瘤的诊断和鉴别不仅在早期阶段很困难,而且在出现症状后也是如此。托木斯克国立大学的科学家开发了一种新的非侵入性方法来诊断神经胶质瘤,这是最危险的脑肿瘤之一。他们使用拉曼光谱法检测患者血液中的生物标志物——肿瘤释放的化合物。研究结果发表在Pharmaceutics (MDPI, Q1) 杂志上的一篇文章中。 

托国立激光分子成像和机器学习实验室负责人尤里·基斯捷涅夫。(Yury Kistenev)说:“只有在切下肿瘤后进行的组织学检查的帮助下,才有可能可靠地确定肿瘤的类型,与此同时,光学分析方法的使用显着提升了诊断的可能性,而且,它允许您以非侵入方式进行诊断,而无需对生物组织进行取样。为此,我们使用了拉曼光谱法,可以高精度地检测生物体液和组织中的化合物“。

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科学家使用光谱学识别肿瘤的化学“痕迹”

在初始阶段,科学家们分析了文献并收集了有关在神经胶质瘤组织中发现哪些生物标志物的信息。然后在实验动物的参与下进行了实验。给啮齿类动物注射人胶质母细胞瘤细胞,在不同时间段,检测它们的血清。使用拉曼光谱法,确定了最显著的频率,这样就可以成功识别生物体液中的神经胶质瘤标记物以及区分“病态”和健康大鼠。

获得的有关标记的信息被收集到数据库中,研究人员将其用于神经网络的机器学习。这使得自动化分析过程成为可能。

尤里·基斯捷涅夫(Yury Kistenev)说:“我们方法的优势在于它有可能在早期阶段,甚至在疾病出现明显症状之前识别肿瘤的‘痕迹’,事实上,胶质母细胞瘤会改变血液的生化成分。它分泌的物质和肿瘤细胞进入血液,血液将它们带到全身。对这些生物标志物的分析提供了有关癌症发展的信息,可用于诊断疾病和监测治疗效果“。

据科学家称,开发的方法有望用于检测其他类型的肿瘤。所有恶性肿瘤都会分泌特定的化合物。如果有关于哪些生物标志物是特定类型疾病特征的数据,则可以使用拉曼光谱法和机器学习来检测它们。

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托国立激光分子影像与机器学习实验室员工开创疾病无创加速诊断新方法

光学分析方法越来越多地用于各个领域,特别是它们为疾病的快速诊断开辟了巨大的机会。因此,在俄罗斯联邦政府巨额赠款支持的项目框架内,托国立科学家使用AI工具和技术创建病毒和细菌呼吸道感染的非侵入性诊断新方法,这将减少分析时间从几天时间到几分钟。