В MIT сделали анализ мочи на рак легких. Разработка дозволит отрешиться от взятия у пациентов биопсии, говорится в исследовании ученых из Массачусетского технологического института, размещенном в журнальчике Science Translational Medicine.
Преждевременное выявление рака является главным фактором, который дозволяет повысить выживаемость онкологических нездоровых. Хотя существует довольно много методов диагностики, ученые работают над новенькими способами, которые разрешают резвее и поточнее установить наличие либо отсутствие того либо другого вида рака.
разработка, разработанная исследователями, может употребляться в качестве кандидатуры компьютерной томографии (Томография др.-греч. — сечение — получение послойного изображения внутренней структуры объекта), которая обычно употребляется для диагностики таковых болезней. КТ (Компьютерная томография — метод неразрушающего послойного исследования внутренней структуры объекта) дозволяет выявлять неоплазия в легких, но дает много ложноположительных результатов, неверно принимая доброкачественные новообразования за злокачественные.
Новейший анализ построен на базе микрочастиц, которые связываются с ферментами, известными как протеазы. Эти ферменты являются ключом к выживанию и распространению раковых клеток, позволяя им выходить за границы собственного начального местоположения, разрезая внеклеточный матрикс — сеть молекул, таковых как коллаген и остальные структурные белки, которые окружают клеточки.
Исследователи покрыли эти микрочастицы пептидами, которые являются природными мишенями для протеаз. Они при помощи инъекции вводятся в организм человека и притягиваются к опухоли (Опухоль (син. новообразование, неоплазия, неоплазма) — патологический процесс, представленный новообразованной тканью), где протеазы разрывают пептиды на части.
В процессе этого процесса образуются биомаркеры, которые потом можно найти в моче пациента. Если эти маркеры не обнаружены в моче, — означает, пациент здоров.
Ранее ученые из Института Цюриха и Швейцарской высшей технической школы Цюриха употребляли способы машинного обучения для улучшения визуализации, приобретенной при помощи оптоакустики.