科学家使用血液样本识别脑肿瘤

不仅难以诊断和查明早期脑肿瘤——即使在出现症状后也可能出现某些困难。托木斯克州立大学的科学家们开发了一种新的非侵入性方法来诊断神经胶质瘤，这是最严重的脑肿瘤类型之一。他们使用拉曼光谱检测血液中的生物痕迹——肿瘤分泌的化合物。该研究发表在《药剂学》杂志上的一篇文章中。

TSU 激光分子成像和机器学习实验室负责人 Yury Kistenev 评论说：“只有通过组织学检查才能验证肿瘤的类型，组织学检查是在肿瘤被切除后进行的。”“然而，光学分析方法显着扩大了诊断的可能性，而且使我们能够在不采集生物组织的情况下无创地做所有事情。也就是说，我们使用了拉曼光谱，它有助于高精度地检测生物体液和组织中的化合物。“

在初始阶段，科学家们研究了特定领域的文献，并收集了有关胶质瘤组织中发现的生物标志物类型的信息。随后，他们在实验室动物身上进行了一项实验：给小鼠注射人类胶质母细胞瘤细胞，在不同时间段后检查它们的血清，并将它们自己从实验中移除。通过拉曼光谱，科学家们确定了特定的频率，这些频率可以精确定位生物体液中的神经胶质瘤痕迹，并将小鼠分为健康组和不健康组。

新数据被收集到一个库中，研究团队使用该库来训练有助于自动化分析过程的神经网络。

“我们的方法之所以具有优势，是因为它使我们能够在症状出现之前找到早期肿瘤的痕迹，”Yury Kistenev 解释道。“问题是，胶质母细胞瘤改变了血液的生化成分。它分泌的物质和肿瘤细胞最终进入血液，将它们带到全身。通过分析这些生物痕迹，我们可以获得关于癌症形成的数据：这些信息反过来可用于诊断疾病或监测治疗效果。”

据科学家称，这种新方法可能被证明有望用于检测其他类型的肿瘤。所有恶性肿瘤都会分泌特定的化合物，如果知道哪些确切的生物痕迹与特定的医疗状况有关，则可以使用拉曼光谱和机器学习来检测它们。

光学分析方法在各个领域变得越来越普遍;特别是，它们为快速诊断疾病开辟了巨大的机会。在这方面，TSU 科学家正在使用 AI 开发新的无创诊断病毒和细菌呼吸道感染的方法，这将把分析所需的时间从几天缩短到几分钟。

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