Medikaynak Search
Üye Ol Üye Giriş
Medikaynak Menü

Prognoz ve etkili tedaviler akciğer kanserinin türüne göre farklılık gösterir. Daha önce altta yatan mutasyonu kesin olarak belirlemek birkaç gün sürerken, bir araştırma ekibi kuantum kaskad lazer tabanlı kızılötesi mikroskop ve yapay zeka kombinasyonu kullanarak bu belirlemeyi tek adımda güvenilir biçimde gerçekleştirebildi.

Bunun için incelenen dokunun işaretlenmesine gerek yoktur. Analiz sadece yarım saat sürüyor. PRODI direktörü Profesör Klaus Gerwert, ‘Bu, kızılötesi görüntülemenin gelecekteki tanı testi ve tedavi öngörüsünde umut verici bir yöntem olabileceğini gösteren büyük bir adımdır’ diyor.

Genetik mutasyon analizi ile tedavi kararı

Akciğer tümörleri küçük hücreli akciğer kanseri, adenokarsinom ve skuamöz hücreli karsinom gibi çeşitli tiplere ayrılır. Birçok nadir tümör tipi ve alt tip de mevcuttur. Bu çeşitlilik, günlük klinik uygulamada güvenilir ve hızlı tanıyı güçleştirir. Histolojik tiplemenin yanı sıra tümör örneklerinin DNA düzeyindeki bazı değişiklikler açısından kapsamlı bir şekilde incelenmesi gerekir. Köln Üniversite Hastanesi Genel Patoloji ve Patolojik Anatomi Enstitüsü başkanı ortak yazar Profesör Reinhard Büttner, "Bu mutasyonlardan birinin saptanması hem prognozu hem de tedavi kararını etkileyen önemli bir bilgidir" diyor.

Akciğer kanseri olan hastalar sürücü mutasyonların önceden saptanmasından yarar görürler: örneğin, EGFR (epidermal büyüme faktörü) geninde aktif mutasyonlara sahip tümörler genellikle tirozin kinaz inhibitörlerine iyi yanıt verirken, EGFR mutasyonu olmayan tümörler veya KRAS gibi diğer mutasyonlara sahip tümörler bu ilaca hiç yanıt vermemektedir. Akciğer kanserinin ayırıcı tanısı doku örneklerinin immünohistokimyasal boyanması ve ardından mutasyonun belirlenmesi için kapsamlı bir genetik analiz ile yapılmaktadır.

Hızlı ve güvenilir ölçüm tekniği

Doku sınıflandırmasında tanı aracı olarak kızılötesi (IR) görüntülemenin - Etiketsiz dijital patoloji olarak adlandırılır- potansiyeli, önceki çalışmalarda Klaus Gerwert liderliğindeki grup tarafından gösterilmiştir. İşlem, önceden boyama ya da işaretleme olmadan yapay zeka (AI) yardımıyla otomatik olarak kanserli dokuyu tanımlar. Günlük klinik pratikte tümör şeklini ve tümör dokusundaki mutasyonları belirlemek için kullanılan ve bazen birkaç gün süren yöntemlerin aksine, bu yeni işlem yarım saat sürer. 30 dakikada yalnızca doku örneğinin tümör hücreleri içerip içermediğini değil, aynı zamanda ne tür bir tümör olduğunu ve belirli bir mutasyon içerip içermediğini de saptamak mümkündür.

Kızılötesi spektroskopi genetik mutasyonları görünür kılar

Bochum araştırmacıları, çalışmalarında 200'den fazla akciğer kanseri hastasından alınan örnek üzerinde işlemi doğrulayabildiler. Mutasyonları tanımlarken, tümörlerin yüzde 50'sinden fazlasını oluşturan en yaygın akciğer tümörü olan adenokarsinom üzerine yoğunlaştılar. En yaygın genetik mutasyonlar, zahmetli genetik analize kıyasla yüzde 95'lik bir duyarlılık ve özgüllükle belirlenebilir. PRODI'den Nina Goertzen, "İlk kez, akciğer tümörlerindeki çeşitli moleküler durumlar arasında mekansal bir ayrıma izin veren spektral göstergeleri tanımlayabildik" diye açıklıyor.

Kişiselleştirilmiş tıp yolunda bir adım daha

Sonuçlar, etiketsiz dijital patolojinin klinik kullanım potansiyelini bir kez daha doğrulamış oluyor. IR görüntüleme proje yöneticisi Dr. Frederik Großerüschkamp, "Güvenilirliği daha da artırmak ve yöntemin yeni bir tanı aracına dönüşmesini teşvik etmek için, klinik ihtiyaçlara ve klinik uygulamalardaki testlere göre planlanmış çalışmaların geniş hasta popülasyonunda yürütülmesi gereklidir" diyor. "IR görüntülemeyi günlük klinik uygulamada kullanabilmek için ölçüm süresini kısaltmak, ölçüm cihazlarının basit ve güvenilir çalışmasını sağlamak ve hem klinik hem de hastalar için önemli ve yararlı sorulara yanıt vermek çok önemlidir."

Medikaynak Referanslar

Ruhr-University Bochum. "Fast IR imaging-based AI identifies tumor type in lung cancer." ScienceDaily. ScienceDaily, 28 June 2021.www.sciencedaily.com/releases/2021/06/210628132142.htm

+ Tüm Referansları Göster
  1. Benzer İçerikler