Вполне возможно, что обычный анализ крови позволит обнаружить рак на ранних стадиях, прежде чем он станет неконтролируемым. Недавнее исследование, опубликованное в журнале «Science Translational Medicine», показывает, что эта возможность может вскоре стать реальностью. В исследовании используется машинное обучение, в частности алгоритм, известный как «Alu Profile Learning With Sequencing» (A-Plus). Этот алгоритм обнаруживает в крови элементы Alu — тип повторяющейся ДНК. Исследователи обнаружили, что у людей с солидным раком, например, в таких органах, как грудь или простата, в крови меньше элементов Alu по сравнению с людьми без рака. На основе этих результатов они усовершенствовали тест, который помогает в раннем выявлении рака. Исследователи воспроизвели и подтвердили свои результаты, используя больший размер выборки, в десять раз превышающий тот, который обычно используется в таких исследованиях.
Жидкостная биопсия — это метод, при котором для обнаружения рака используются жидкости организма, обычно кровь, вместо выполнения стандартной биопсии, которая включает удаление ткани из опухоли для поиска раковых клеток. Этот метод менее инвазивный, менее болезненный и имеет меньший риск осложнений, что делает его более удобным для пациентов. Однако анализ результатов с помощью машинного обучения не обязательно приводит к долгосрочному успеху для пациентов, поскольку незначительные колебания приводят к совершенно разным прогнозам в этих сложных моделях. Чтобы иметь долгосрочное влияние на уход за пациентами, врачи и пациенты должны быть уверены, что модели последовательно и воспроизводимо классифицируют статус рака. Исследователи несколько раз оценивали 1686 человек, чтобы убедиться, насколько модель машинного обучения дает один и тот же ответ.
Заинтересованы в качественной диагностике и оперативном лечении в ведущих клиниках Германии, Израиля, Швейцарии, Турции или Южной Кореи? Свяжитесь с представительством клиник любым удобным способом. Наши сотрудники ответят на вопросы и БЕСПЛАТНО проконсультируют по стоимости лечебной программы.
Телефон офиса: +7 701 766 8716 (Viber, WhatsApp)
Подать заявку на лечение: http://awo.kz/order