在癌症診斷的巨大突破

對氨基酸、糖、脂肪酸和其他重要化合物的有選擇性的分析的驚人地敏感方法由俄國科學家開發了。 此方法准許確定甚而他們的微量 (nanograms 的分數)。 它是可適用的在識別癌症癌細胞和診斷在早期，當傳統診斷不能瞥見這個疾病時。

伊戈爾 Revel'sky 和他的同事博士從莫斯科大學的開發了提供檢測氨基酸和其他重要化合物 100 時間增加的區分，即，他們的檢測最高的精度的方法。 這用於控制藥物和食物的質量，并且可能，預期地，成為的癌症診斷一個有效技術比傳統組織學可靠。

俄國科學家建議從一個複雜混合物開始 (即，細胞的目錄的分隔懷疑癌症)。 他們從這個混合物的其餘首先分隔溶於水物質，并且，然後，對待二個獲得的分數中的每一個與特定試劑。 結果，被分析的物質變得可變和可分開與使用氣相色譜儀，他們散開以及運載氣體通過有差別的吸附的一個液體或固定的吸附。 每個要素導致其在色層分離譜的自己的峰頂。

下個挑戰識別要素和他們的濃度。 這是相當困難的，因為調查的範例包含要素一個巨大種類，并且探測器的一種通用類型與高區分的是需要的。 俄國科學家選擇的這樣探測器是一臺質譜儀。 此用具是相當消耗大的并且要求特別行動技能。 它轉換分子成離子根據他們的質量對充電比例然後分隔離子，准許識別原子和同位素。 使用這個得到的質譜、現有的質譜數據庫和特殊軟件，科學家能識別最初的物質結構。

終於，再創造原始混合物構成是必要的。 此進程可以與執行難題比較，照片需要從單獨部分被裝配。 在這個化學分析，部分的數量和照片由分析員從未知道，如此，它是一項相當複雜任務。 將被處理的信息在被學習的混合物要素質譜包含。

Sobolevsky， Revel'sky 博士的同事博士，解釋了我們他們的方法的適用性。 它准許檢測各種各樣的物質，可以用於食物質量管理和為研究目的。 實際上，此方法有一種例外區分和選擇性。 它產生學習不同的細胞要素的構成的一個唯一可能性。 特別地，科學家顯示了在氨基酸的構成在人力冒號腺癌細胞培養和他們的構成之間的重大的區別在結締組織健康細胞。 我們現在繼續我們的研究，但是已經是確切一個癌細胞可以是著名的從一個健康細胞由氨基酸的構成。 這承諾在癌症診斷的巨大突破。

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