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据加通社报导,加拿大研究人员日前开发出一种乳腺癌诊断的新技术,该技术预测患者康复率的准确度高达80%。此项电脑化工具的目标是帮助医生按照个别患者的肿瘤状况,采取更加有效的治疗方式。
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: \9 D$ s2 p$ A此项名为动态网络模式(Dynamic Network Modularity)或DyNeMo的新技术,是用来分析癌细胞中的蛋白质及其他成分如何互相形成网络,而细胞网络的形成状况则预示着肿瘤将如何发展。
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多伦多西乃山医院(Mount Sinai Hospital)Samuel Lunenfeld Research Institute的高级研究人员Jeff Wrana表示,研究人员发现,蛋白质实际形成的网络并不是独立个体,而是相互关联,与人类的社交网络类似。 & b8 T2 S5 N4 _, V6 u7 j( Y
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此项研究报告发表在最新的《自然生物科技》(Nature Biotechnology)杂志上。研究人员对350名患有乳腺癌的妇女进行研究后发现,幸存者的肿瘤内的蛋白质网络组成,与死亡的患者不同。 / [# p- ?6 a @0 ~2 A. u* W' o
- s, }8 a: k- l. Q7 [该项技术的合作发明者之一,Dr. Wrana实验室的分子基因博士Ian Taylor表示,DyNeMo将为医生提供更多信息,以便他们确定女性乳腺癌患者的肿瘤大小、发展阶段、级别及其他特征。但他同时表示,该技术并不能够取代其他的诊断技术,但是可以起到互补的作用,从而使得医生的诊断更加精确。虽然全球对蛋白质网络的研究增多,研究人员预期今后乳腺癌诊断的精确性将进一步提高。 ; l0 o6 f1 T% F% G3 A1 C+ A
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Wrana表示,目前研究人员正在生物科技与制药领域寻找合作伙伴,希望能够将该技术商业化,并在5年内广泛应用于乳腺癌患者。 : p, Q; A) Z8 l# ?# v
- s. v4 \7 V" K( t研究人员同时还计划将该技术运用于其他类型的癌症,以查看是否能够预测患者对某种药物的反应。 : c, H) P: v# l2 S) {' j/ h
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哈佛医学院(Harvard Medical School)的基因学副教授Marc Vidal表示,在个人医学发展方面,多伦多的研究是重要的一步。 |
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