Vėžys yra sunkiai kontroliuojama ir dažnai mirtina liga, viena iš kurių formų yra kiaušidžių vėžys. Efektyvių jų sergamumo būdų stoka ir ligos ankstyvojo etapo simptomų nebuvimas prisideda prie vėlyvų diagnozių ir ribotų gydymo galimybių. Tačiau neseniai atliktas tyrimas, pristatytas 2024 m. Amerikos vėžio tyrimų asociacijos (AACR) metiniame susirinkime, atneša viltį. Džonso Hopkinso Kimmelio vėžio centro tyrėjai sukūrė kraujyje pagrįstą mašininio mokymosi tyrimą, kuris žada skirti vėžiu sergančius kiaušidžių vėžiu pacientus nuo sveikų asmenų ar tų, kurie turi gerybines kiaušidžių mases.
Tyrimas, kurio metu naudojamas tyrimas, jungia du žinomus kiaušidžių vėžio biomarkerius, baltymus CA125 ir HE4, su laisvu DNR (cfDNA) fragmentų modeliavimo analize. Atidžiai tirdami fragmentus per visą žmogaus genomą, tyrėjai gali aptikti subtiles dėsningybes, nurodančias vėžio buvimą. Šis metodas, vadinamasis DELFI (DNR fragmentų ankstyvojo persidengimo vertinimas), yra naujas požiūris, paremtas fragmentomika, pažadintiems skysčio biopsijos technologijai.
Skysčio biopsijos technologijos, kurios analizuoja kraujyje esantį kilmės DNR, parodė potencialą neinvaziniam vėžio aptikimui. Tačiau jos ne visada buvo efektyvios diagnozuojant kiaušidžių vėžį. Fragmentomika, kita vertus, pagerina šių tyrimų tikslumą, aptardama pokyčius cfDNA fragmentų dydžio ir sklaidos visame genome.
Vadovaujantis tyrime, daktaras Jamie Medina, Ph.D., paaiškina, kad vėžio ląstelės turi skirtingus DNR fragmentų modelius kraujyje palyginti su sveikomis ląstelėmis dėl jų greito augimo ir chaotiškų genomų. DELFI tyrimas pasinaudoja šiais skirtumais aptikti kiaušidžių vėžį.
Tyrimo metu tyrėjai naudojo fragmentomus iš asmenų, turinčių ir neturinčių kiaušidžių vėžio, naudodamiesi DELFI. Jie apmokė mašininio mokymosi algoritmą integruoti fragmentomo duomenis su CA125 ir HE4 baltymų kiekiais plazmoje. Buvo sukurti du modeliai: vienas kiaušidžių vėžio persirinkimui asimptominiu asmenų ir kitas skirtingoms gerybinių masių formoms nuo vėžinių.
Persirinkimo modelis pasižymėjo įspūdingais rezultatais, turėdamas specifiškumą virš 99 proc. ir galėdamas nustatyti nuo 69 proc. iki 100 proc. kiaušidžių vėžio atvejų, pagal jų stadijas.
Šis peršokimas atneša viltį ankstyvesnei kiaušidžių vėžio diagnozei, galbūt gelbėdamas gyvybes. Skysčio biopsijos analizės ir mašininio mokymosi algoritmų kombinacija suteikia išlaidų efektyvų ir prieinamą požiūrį į kiaušidžių vėžio skirtingimąsi.
D.U.K.
Q: Kas yra DELFI?
A: DELFI (DNR fragmentų ankstyvojo persidengimo vertinimas) yra skysčio biopsijos technologija, kuri analizuoja laisvų DNR fragmentų dydį ir sklaidą visame genome, siekiant aptikti vėžio buvimą.
Q: Kas yra CA125 ir HE4?
A: CA125 ir HE4 yra baltymai, žinomi kaip kiaušidžių vėžio biomarkeriai. Jų lygiai kraujyje gali nurodyti ligos buvimą.
Q: Koks yra persirinkimo modelio tikslumas?
A: Persirinkimo modelis pasižymi specifiškumu virš 99 proc. ir sugeba nustatyti kintamuosius procentų daliai kiaušidžių vėžio atvejų, priklausomai nuo jų stadijos.
Q: Kaip šis peršokimas gali paveikti kiaušidžių vėžio aptikimą?
A: Šis peršokimas siūlo pažadintį naują požiūrį į kiaušidžių vėžio persirinkimą, kuris yra išlaidų efektyvus ir prieinamas. Jis turi potencialą pagerinti ankstyvąją diagnozę ir intervenciją, vedant prie geresnių gydymo rezultatų ir padidinto išgyvenamumo lygio.
Šaltiniai:
– Džonso Hopkinso medicina: [interjero nuoroda, kai galima]
Pav. „Naujos Skysčio Biopsijos Technologijos įtaka Vėžio Atpažinimui”
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx