Les scientifiques développent un outil de diagnostic neuf pour différents types de cancers du sein

Les scientifiques développent une voie neuve de recenser les seules « empreintes digital chimiques pour différents types de cancers du sein.

Ces empreintes de pas chimiques neuves seront employées pour former le logiciel d'AI - produire un outil neuf pour le rapid et le diagnostic précis des cancers du sein.

L'équipe de recherche de l'université de Lancaster et la confiance de fondation d'Airedale NHS emploient une spectroscopie appelée chimique spécialisée de Raman de technique analytique sur des biopsies pour recenser la structure moléculaire de différents types de cancer du sein, ainsi que des variations dans chaque groupe de cellule cancéreuse.

L'analyse de Raman peut fournir l'information en temps réel sur des cellules et peut être employée pour vérifier comment les cellules sont se comportantes, s'étendantes et apparaissantes ailleurs dans le fuselage.

Après avoir recensé les empreintes digital chimiques des cellules de cancer du sein, et avoir observé comment ils changent, les chercheurs avaient l'habitude cette information pour former des algorithmes d'apprentissage automatique complexes pour recenser quatre sous-types de cancer.

Les algorithmes ont avec succès prévu les configurations diagnostiques pour chaque sous-type avec un haut niveau d'exactitude s'échelonnant entre 70 pour cent et 100 pour cent.

Des versions assimilées de ces algorithmes ont été précédemment employées pour recenser d'autres formes des caners et des maladies telles que les cancers de peau, oraux et de poumon.

La prochaine étape de la recherche regardera produisante des bases de données des constitutions chimiques de beaucoup plus de différents types des cellules de cancer du sein et des formes qu'elles peuvent prendre.

Ces bases de données seront alors employées pour former des algorithmes intelligents plus artificiels utilisant l'apprentissage automatique - éventuellement menant à un outil de diagnostic neuf pour se reposer à côté des mammographies et des IRMs.

Les algorithmes neufs promettent de fournir des informations rapides pour aider les spécialistes médicaux à effectuer un diagnostic plus rapide.

De plus, l'approche aidera à déterminer la condition de la maladie aux remarques variées dans son étape progressive et deviendra critique dans la planification de l'approche thérapeutique de différents patients.

Professeur Ihtesham Rehman, présidence en bio-ingénierie à l'université de Lancaster et à l'auteur supérieur de l'étude, a dit :

Cette recherche est une étape importante en développant une voie neuve de recenser les constitutions chimiques de différents types de cancers du sein. Nous avons pu employer ces « empreintes digital pour développer les algorithmes complexes qui peuvent exactement recenser des cellules de quatre types différents de types de cancer. »

« La spectroscopie vibratoire combinée avec l'exploitation de données et l'apprentissage automatique a le potentiel d'offrir une analyse en temps réel dans les échantillons biologiques, y compris le cancer, avec l'excellente exactitude - produire un outil neuf puissant pour se reposer à côté des techniques existantes et les aides des spécialistes médicaux fournissent le diagnostic précis et opportun pour leurs patients, et pour surveiller l'étape progressive de la maladie. »

La recherche a été donnée dans « la diagnose de avancement de papier de cancer avec l'artificial intelligence et la spectroscopie : recensant les changements chimiques s'est associé au cancer du sein », qui a été publié dans l'examen expert de tourillon de la diagnose moléculaire.

Source:
Journal reference:

Talari, A. C. S. et al. (2019) Advancing cancer diagnostics with artificial intelligence and spectroscopy: identifying chemical changes associated with breast cancer. Expert Review of Molecular Diagnostics. doi.org/10.1080/14737159.2019.1659727.