Найден способ отличить рак от других опухолей

Ученые из Университета Боуэна (Нигерия) установили, что инфракрасное излучение помогает отличать доброкачественные опухоли от злокачественных точнее, чем классическая биопсия.

Как передает Day.Az со ссылкой на Gazeta.ru, результаты исследования опубликованы в журнале Cancer Screening and Prevention (CSP).

На сегодняшний день стандартным методом диагностики является гистопатология - исследование ткани под микроскопом после биопсии. Этот подход требует извлечения образца ткани, его подготовки и окрашивания для визуализации клеточных структур.

В качестве альтернативы исследователи предложили инфракрасную спектроскопию (ATR-Фурье -ИК-спектроскопия). Метод основан на измерении взаимодействия инфракрасного света с молекулами ткани.

Спектрометр - прибор, используемый в этом подходе, фиксирует химический состав ткани и соотношения ключевых молекул, которые выступают в роли биомаркеров опухоли. Различные молекулы поглощают инфракрасное излучение на определенных длинах волн, создавая "спектральный отпечаток", характерный для здоровой, доброкачественной или злокачественной ткани.

В эксперименте было проанализировано 56 образцов нормальных и опухолевых тканей молочной железы. Ученые рассматривали соотношение ядра и цитоплазмы клетки. Ядро содержит генетический материал и управляет функциями клетки, а цитоплазма является "площадкой", где происходят биохимические процессы. В злокачественных клетках соотношение этих компонентов изменяется, что позволяет спектрометру различать нормальные и опухолевые ткани.

Другим важным маркером является гликоген, полисахарид, который служит клеточным запасом энергии. Уровень гликогена в тканях оказался эффективным для различения двух распространенных типов доброкачественных образований груди - фиброаденомы и фиброзно-кистозной мастопатии. Именно этот показатель обеспечил стопроцентную чувствительность и специфичность в этих случаях.

Общая точность метода также достигла 100%. Авторы исследования подчеркивают, что инфракрасная спектроскопия может стать инструментом для более быстрой и объективной диагностики рака груди. Однако для клинического внедрения необходимы масштабные испытания на большем числе пациентов.