被檢查的組織不需要為此做標(biāo)記。分析只需要大約半小時(shí)。“這是重要的一步，表明紅外成像可以成為未來診斷測試和治療預(yù)測的一種有前途的方法，”PRODI 主任克勞斯格沃特教授說。該研究于 2021 年 7 月 1 日發(fā)表在《美國病理學(xué)雜志》上。
通過基因突變分析做出治療決定
肺腫瘤分為多種類型，如小細(xì)胞肺癌、腺癌和鱗狀細(xì)胞癌。還存在許多罕見的腫瘤類型和亞型。這種多樣性阻礙了日常臨床實(shí)踐中可靠的快速診斷方法。除了組織學(xué)分型外，還需要全面檢查腫瘤樣本的 DNA 水平的某些變化。“檢測這些突變之一是影響預(yù)后和進(jìn)一步治療決策的重要關(guān)鍵信息，”共同作者、科隆大學(xué)醫(yī)院普通病理學(xué)和病理解剖學(xué)研究所所長 Reinhard Büttner 教授說。
當(dāng)驅(qū)動(dòng)突變之前已被表征時(shí)，肺癌患者顯然受益：例如，具有 EGFR(表皮生長因子)基因激活突變的腫瘤通常對(duì)酪氨酸激酶抑制劑反應(yīng)良好，而非 EGFR 突變的腫瘤或具有其他基因突變的腫瘤。突變，如 KRAS，對(duì)這種藥物根本沒有反應(yīng)。肺癌的鑒別診斷以前是通過組織樣本的免疫組織化學(xué)染色和隨后的廣泛遺傳分析來確定突變的。
快速可靠的測量技術(shù)
Klaus Gerwert 領(lǐng)導(dǎo)的小組在之前的研究中已經(jīng)展示了紅外成像(簡稱 IR 成像)作為組織分類診斷工具(稱為無標(biāo)記數(shù)字病理學(xué))的潛力。該程序無需事先染色或其他標(biāo)記即可識(shí)別癌組織，并在人工智能 (AI) 的幫助下自動(dòng)運(yùn)行。與在日常臨床實(shí)踐中用于確定腫瘤形狀和腫瘤組織突變的方法有時(shí)需要幾天時(shí)間相比，新程序只需要大約半小時(shí)。在這30分鐘內(nèi)，不僅可以確定組織樣本中是否含有腫瘤細(xì)胞，還可以確定它是什么類型的腫瘤，是否含有某種突變。
紅外光譜使基因突變可見
波鴻的研究人員能夠在他們的工作中對(duì)來自 200 多名肺癌患者的樣本進(jìn)行驗(yàn)證。在識(shí)別突變時(shí)，他們專注于迄今為止最常見的肺腫瘤，腺癌，占腫瘤的 50% 以上。與費(fèi)力的基因分析相比，其最常見的基因突變可以以 95% 的靈敏度和特異性來確定。“這是我們第一次能夠識(shí)別出光譜標(biāo)記，這些標(biāo)記允許在肺腫瘤中的各種分子條件之間進(jìn)行空間分辨區(qū)分，”來自 PRODI 的 Nina Goertzen 解釋說。一次紅外光譜測量可提供有關(guān)樣品的信息，否則將需要幾個(gè)耗時(shí)的程序。
標(biāo)簽： 人工智能
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