Томские учёные научились определять опухоль мозга по крови
До этого момента тип опухоли можно было только после удаления новообразования, с помощью гистологического исследования. Теперь же с помощью метода рамановской спектроскопии специалисты могут выявить в крови пациентов биомаркеры – химические соединения, которые выделяетопухоль.
Эксперимент был проведёт впервые на лабораторных животных. Грызунам вводили клетки глиобластомы человека, спустя разные отрезки времени животных выводили из эксперимента, исследовали сыворотку их крови. С помощью методов рамановской спектроскопии были выявлены наиболее специфичные частоты, позволяющие идентифицировать маркеры глиомы в биологической жидкости и разделить группу "больных" и здоровых крыс.
Полученная информация о маркерах была собрана в библиотеку данных, которую исследователи использовали для машинного обучения нейросети. Это позволило автоматизировать процесс анализа.
"Достоинством нашего метода является то, что он потенциально позволяет выявить "следы" опухоли на ранней стадии – еще до того, как болезнь проявила себя в виде явных симптомов. Дело в том, что глиобластома изменяет биохимический состав крови. Выделяемые ею вещества и опухолевые клетки попадают в кровь, которая разносит их по организму. Анализ этих биомаркеров дает информацию о развитии рака, он может использоваться как для диагностики заболевания, так и для контроля эффективности лечения" , - пояснил заведующий лабораторией лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Юрий Кистенёв
По словам учёных, разработанный подход перспективен для выявления и других разновидностей опухолей. Все злокачественные новообразования выделяют специфические химические соединения. При наличии данных о том, какие именно биомаркеры характерны для конкретного типа заболевания, их можно будет выявлять с помощью метода рамановской спектроскопии и машинного обучения.
Эксперимент был проведёт впервые на лабораторных животных. Грызунам вводили клетки глиобластомы человека, спустя разные отрезки времени животных выводили из эксперимента, исследовали сыворотку их крови. С помощью методов рамановской спектроскопии были выявлены наиболее специфичные частоты, позволяющие идентифицировать маркеры глиомы в биологической жидкости и разделить группу "больных" и здоровых крыс.
Полученная информация о маркерах была собрана в библиотеку данных, которую исследователи использовали для машинного обучения нейросети. Это позволило автоматизировать процесс анализа.
"Достоинством нашего метода является то, что он потенциально позволяет выявить "следы" опухоли на ранней стадии – еще до того, как болезнь проявила себя в виде явных симптомов. Дело в том, что глиобластома изменяет биохимический состав крови. Выделяемые ею вещества и опухолевые клетки попадают в кровь, которая разносит их по организму. Анализ этих биомаркеров дает информацию о развитии рака, он может использоваться как для диагностики заболевания, так и для контроля эффективности лечения" , - пояснил заведующий лабораторией лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Юрий Кистенёв
По словам учёных, разработанный подход перспективен для выявления и других разновидностей опухолей. Все злокачественные новообразования выделяют специфические химические соединения. При наличии данных о том, какие именно биомаркеры характерны для конкретного типа заболевания, их можно будет выявлять с помощью метода рамановской спектроскопии и машинного обучения.