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MRI 和 AI 可显著缩短儿童脑肿瘤诊断时间

导读新的研究试行了一种新的、更快的、侵入性更小的方法来确定患儿所患的肿瘤类型,从而使患有最常见恶性脑癌的儿童的诊断等待时间得以缩短。该...

新的研究试行了一种新的、更快的、侵入性更小的方法来确定患儿所患的肿瘤类型,从而使患有最常见恶性脑癌的儿童的诊断等待时间得以缩短。

该项研究发表在《eBioMedicine》上,由伯明翰大学和纽卡斯尔大学领导的研究小组进行,以伯明翰儿童医院为主要临床中心。

该合作团队确定了四种不同组的髓母细胞瘤(一种儿童恶性脑肿瘤)如何根据其各自的代谢情况具有特定特征。从 86 个肿瘤中抽取细胞样本,使用实验室测试准确识别代谢标记物,包括特定于不同肿瘤组的化学物质。

该研究还验证了先前的研究发现,谷氨酸(存在于所有肿瘤细胞中的代谢物)与肿瘤预后密切相关。

值得注意的是,该研究可以为使用 MRI 扫描结合机器学习来评估髓母细胞瘤的“特征”代谢特征铺平道路,而无需进行侵入性活检,并可以迅速缩短从出现症状到完全诊断的当前 3-4 周的等待时间。

这项研究的主要作者、伯明翰大学临床儿科肿瘤学名誉教授、伯明翰妇女和儿童 NHS 基金会名誉顾问安德鲁·皮特 (Andrew Peet) 表示:“时间对于癌症诊断至关重要,因此我们对不同类型的髓母细胞瘤具有可检测的特征代谢的发现可能会改变游戏规则,以便快速诊断,并为儿童提供最佳治疗。”

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