Uma aproximação Multi-Modal para a detecção atempada de cancro da mama

O professor Samir Iqbal do vale do Rio Grande da Universidade do Texas, EUA, deu uma conversa na conferência de NANOMED hospedada pela sociedade de NANOSMAT em Manchester nos 26-28 de junho de 2018th .

Em sua conversa, Samir explicou como usa uma vasta gama de técnicas das microeletrônica à aprendizagem de máquina e à engenharia de superfície determinar se a amostra de um paciente contem pilhas de cancro da mama.

Crédito de imagem: Okrasyuk/Shutterstock

Apesar dos avanços novos na terapia visada e em diagnósticos avançados, as mortes cancro-relacionadas continuam a aumentar.

Nos EUA, o cancro é actualmente o segundo - a maioria de doença comum e é atribuído a uma em quatro mortes, a custo de $250 bilhões pelo ano.

O professor Iqbal e sua equipe está olhando actualmente em criar um dispositivo mìnima invasor do ponto--cuidado que possa ajudar com a detecção atempada de peito e de outros tipos de cancro que são detectados frequentemente tarde (fase 4).

Desenvolvendo um sensor que funcione

A criação de tal dispositivo, contudo, confia em muitas áreas interdisciplinars fora da biologia do cancro e pode estender à engenharia eletrônica e mesmo à aprendizagem de máquina. No lado biológico, há muitas propriedades diferentes que podem ser exploradas detectando, tal como os receptors de superfície, o tamanho, a carga e a densidade de pilhas cancerígenos.

Os pesquisadores podem manipular estas características de modo que se as células cancerosas estam presente em uma amostra, adiram a uma superfície especificamente projetada e podem assim ser detectados.

Isto pode mais ser costurado para o cancro da mama que usa os aptamers específicos que não interferirá com outros tipos de pilha mas interagirá com, e liga, os receptors da superfície específica a geralmente sobre expressado no cancro da mama.

Para a criação destes sensores, a equipe usaram uma carcaça nanotextured flexível de PDMS com as funcionalidades de superfície alongadas compor de moléculas do linker, o ADN da captação e os anti-EGFR aptamers (de que é igualmente elogioso ao ADN da captação).

Com a imagem lactente óptica do tempo real, igualmente encontrou-se que as pilhas de cancro da mama metastáticas exibem alguns comportamentos originais; e estes comportamentos podem igualmente ser usados para identificar visualmente se uma amostra contem pilhas de cancro da mama.

Aprendizagem de máquina

A diferença no comportamento entre uma pilha saudável e uma célula cancerosa pode ser caracterizada pela expressão genética, pela sinalização local, pela extensão do crescimento/divisão e pela morfologia das pilhas.

Ter tão muitas variáveis significa que um de grande volume dos dados precisa de ser analisado pelo paciente, que pode ser demorado e subjetivo. Isto é o lugar aonde a analítica dos dados e a aprendizagem de máquina grandes entram o jogo.

Usando o sensor desenvolvido pelo professor Iqbal, as células cancerosas de uma amostra dada tornar-se-ão encadernadas aos aptamers específicos. Isto pode então ser continuado pela imagem lactente do tempo real e pela segmentação da imagem lactente.

Estes dados podem então ser alimentados em um algoritmo de aprendizagem da máquina contra um modelo com carácter de previsão para dar certo se há umas pilhas de cancro da mama na amostra de um paciente.

Como pode isto ser incorporado em um dispositivo útil?

A equipe incorporou o componente de detecção em um dispositivo portátil do ponto--cuidado compor de um canal microfluidic de PDMS posicionado acima do sensor de PDMS, abrigado dentro de uma unidade ímã-fechado de PMMA.

O regime permite uma amostra fluidic de ser passado sobre o sensor para a análise enquanto mantendo seu fluxo. A carcaça que contem células cancerosas pode então ser removida da unidade para submeter-se a análises da aprendizagem da imagem lactente e de máquina.

Total, a pesquisa incorpora muitas áreas que frequentemente não são associadas com a investigação do cancro e não as culminam junto em um formato coesivo, onde trabalhem no uníssono para a selecção de pilhas de cancro da mama.

Será interessante ver se o dispositivo o faz aos ensaios clínicos, porque poderia ajudar a diagnosticar cancro da mama muito mais cedo sobre no processo do que está actualmente disponível por métodos clínicos de hoje.

Fontes:

NANOMED 2018

Samir Iqba

Liam Critchley

Written by

Liam Critchley

Liam Critchley is a writer and journalist who specializes in Chemistry and Nanotechnology, with a MChem in Chemistry and Nanotechnology and M.Sc. Research in Chemical Engineering.

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