Новая методика со временем может стать одним из эффективных вспомогательных тестов при диагностике ряда онкологических заболеваний.
Ученые Сибирского федерального университета (СФУ) совместно с коллегами из Омского государственного педагогического университета (ОмГПУ) выделили новые признаки, которые могут помочь в выявлении рака молочной железы с помощью исследования слюны.
В основе метода лежит биолюминесцентный анализ. Добавляя в специальную реакционную смесь слюну, ученые наблюдают, как она подавляет или наоборот усиливает свечение фермента — люциферазы. Интенсивность этого свечения регистрируется люминометром. Результат оценивают по отношению интенсивности свечения экспериментального образца к контрольному (без слюны), выраженное в процентах.
Биолюминесцентное тестирование дает возможность измерить несколько кинетических параметров, такие как максимальное свечение, скорость выхода на максимум и другие. В ходе работы исследователи определили, какие параметры эффективней использовать для диагностики рака молочной железы.
Образцы были взяты у представителей трех групп. В первой оказались пациенты, страдающие злокачественными заболеваниями молочной железы, во второй — имеющие доброкачественные новообразования, а в контрольной – женщины без патологий молочных желез.
Проанализировав данные трех групп пациентов, мы применили машинное обучение для проверки значимости новых параметров. Сопоставление лабораторных показателей с известными диагнозами показало, что выделенные нами параметры действительно показательны и могут со временем использоваться в экспресс-тестах слюны для выявление рака молочной железы.
Галина Жукова
младший научный сотрудник лаборатории биолюминесцентных биотехнологий СФУ
На сегодняшний день исследование считается уникальным: научные команды в России и за рубежом, использующие биолюминесцентные технологии тестирования по слюне, оценивают преимущественно ее биохимический или аминокислотный состав, в то время как разработка ученых из Красноярска и Омска предлагает комбинацию новых параметров оценки и алгоритма машинного обучения как более быстрый и достоверный способ выявления патологий.
Далее ученые проверят полученные параметры на большей выборке пациентов.
#КуZбасс #ZаРодину #ZаПобеду #ЗаРоссию #ZаМир #kuZinfoZaПобеду #куZинфоZаПобеду #куZинфоЗАпобеду #ZаПрезидента #ZаПутина #ZaPutina
Официальные аккаунты КузИнфо.ру в соцсетях: Одноклассники, ВКонтакте, X - KuzInfo, Яндекс Дзен, Rutube
