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准确无创地检测膀胱癌

2018-12-04

  香港力钧医疗:由塔夫茨大学工程师领导的一个研究小组已经开发出一种用于检测膀胱癌的非侵入性方法,这种方法可能比目前涉及膀胱视觉检查的侵入性临床试验更容易,更准确。在第一次成功使用原子力显微镜(AFM)用于临床诊断目的时,研究人员已经能够通过开发细胞表面的纳米级分辨率图来识别患者尿液中发现的癌细胞的特征性特征,如今天报道的在科学的美国国家科学院院刊(PNAS)。

  膀胱癌是美国癌症相关死亡的主要原因之一,美国临床肿瘤学家协会估计2018年有17,240人死亡。虽然早期检测导致五年生存率达到95%,但膀胱癌检出率为转移阶段使患者在五年后仅有10%的生存机会。目前的检测方法包括膀胱镜检查(通过尿道将带摄像机的管子运入膀胱),以及可能的活组织检查和组织样本的病理检查。对于患者经过治疗并处于缓解期,复发率高达50%至80%,因此必须每三到六个月进行一次侵入性膀胱镜检查,费用高昂且患者不适。

  “通过引入比侵入性视觉检查更准确的非侵入性诊断方法,我们可以显着降低患者的成本和不便,”塔夫茨大学工程学院机械工程和生物医学工程教授Igor Sokolov说。该研究的作者。“所需要的只是尿液样本,我们不仅可以在治疗后更有效地监测患者,还可以更容易地筛查可能有该病史的健康个体,并可能检测到癌症发展的等级。早期筛查和等级检测的效率是我们未来研究的一项独立而重要的任务。“

  AFM涉及在具有非常小的悬臂的表面上扫描,该悬臂在其经过表面上的凸起和凹陷时从其位置偏转。记录偏转允许以分数为纳米的分辨率创建地形图。此外,AFM悬臂的偏转指示样品的一些物理性质。例如,可以测量AFM探针和样品表面之间的粘附力。研究人员发现,从癌症患者尿液中提取的膀胱细胞具有独特的表面特征,可以将其与健康人提取的细胞区分开来,使研究人员能够将该方法应用于诊断工具。

  该诊断方法结合了机器学习,能够更准确地识别特征表面特征,例如粘附性,粗糙度,方向性和分形特性等。基于AFM的测试显示,在检测膀胱癌方面,超过90%的敏感性(即,如果已知有人患有该疾病,该测试将在90%的时间内检测到它),而目前可用的非侵入性检测灵敏度为20%至80%。尿液样本的诊断,例如生物标志物NMP22的生化评估,使用荧光原位杂交的遗传分析或免疫细胞化学。AFM识别没有患病的个体的准确性为82-98%,与其他测试相当。

  “AFM已经存在了30多年,但这是它第一次显示出临床诊断的前景,”Sokolov说。“准确性似乎优于目前的膀胱癌诊断临床标准,但我们需要在更大的患者群体中进行测试,然后才能将其引入临床实践。我们希望AFM最终可以应用于检测其他肿瘤类型,如胃肠道,结肠直肠癌和宫颈癌。“

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