Искусственный нос, помогающий находить раковые клетки, создали финские ученые

Спорт новости в Одессы

Финские ученые создали искусственный нос, который помогает выявлять раковую ткань во время операции.

Это дает возможность более точно удалять опухоли, сообщает издание EurekAlert со ссылкой на статью, опубликованную в Journal of Neurosurgery.

Электрохирургическая резекция (операция рассечения или удаления части пораженного органа) с использованием таких устройств, как электрический нож или диатермическое лезвие, сегодня широко применяется в нейрохирургии.

Когда ткань в результате применения этих устройств сжигается, ее молекулы становятся основой хирургического дыма.

В методе, разработанном учеными из Университета Тампере, хирургический дым подается в новый тип измерительной системы, которая может идентифицировать злокачественные ткани и отличать их от здоровых тканей.

В современной клинической практике анализ замороженных клеток является золотым стандартом для идентификации опухоли во время операции. В этом методе патологоанатом во время операции получает небольшой образец опухоли, — отмечает исследователь Илкка Хаапала из университета Тампере.

Патологоанатом проводит микроскопический анализ образца и звонит оператору, чтобы сообщить о результатах.

Наш новый метод предлагается как перспективный способ выявления злокачественных тканей в реальном времени, а также как возможность изучения нескольких образцов из разных точек опухоли, — объясняет Хаапала.

Особым преимуществом оборудования является то, что оно может быть подключено к приборам, которые уже есть в нейрохирургических операционных, — отмечает исследователь.

Технология основана на спектрометрии дифференциальной подвижности (DMS), где ионы дымовых газов подаются в электрическое поле. Распределение ионов в электрическом поле является специфическим для каждой ткани. Таким образом, злокачественная ткань может быть идентифицирована на основе полученного «отпечатка пальца» своего «запаха».

В исследовании проанализированы 694 образцов тканей, собранных с 28 опухолей головного мозга и контрольных образцов.

Разработанное учеными оборудования, которое участвовало в эксперименте, состояло из системы машинного обучения, анализировавшей хирургический дым с помощью технологии DMS, и электроножа, который использовался для получения хирургического дыма из тканей.

Точность классификации системы составляла 83%, когда были проанализированы все образцы.

При более ограниченных параметрах точность улучшалась. Так, при сравнении опухолей низкой злокачественности (глиом) с контрольными образцами точность классификации системы составляла 94%, достигая 97% чувствительности и 90% специфичности.

Напомним, недавно ученые научились выяснять точную причину возникновения рака с помощью ДНК-анализа опухоли.